本文關鍵詞：教育技術學科定位的思考——技術應用與研究為主的學科，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《上海交通大學》 2011年

泛在學習中教學質量評價的數(shù)據挖掘研究

陳笑怡  

【摘要】：根據《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》的要求,“到2020年,我國將形成人人皆學、處處可學、時時能學的學習型社會�！边@與泛在學習(U-learning)的理念不謀而合,可以說,學習型社會的建設促進了U-learning(Ubiquitous Learning)的實現(xiàn),而U-learning則為實現(xiàn)終身學習提供了可靠的支持。 在當代網絡通信與計算機技術的支持下,泛在計算、數(shù)字化學習、移動學習、終身學習、后現(xiàn)代遠程教育一齊勾畫出了未來教育發(fā)展模式的新藍圖。隨著普適計算網絡(Ubiquitous Computing Network)的不斷深入和推進,如何正確評價泛在學習的各種不同學習模式,對不同學習形式的評價數(shù)據提出相適應的數(shù)據挖掘策略,尋找影響評價結果的關鍵因素,從而提高學習水平、改善學習質量,為各類學習形式向泛在方向又好又快發(fā)展提供控制依據,這成為了值得我們關注的焦點。 本文首先通過整理和歸納普適技術支持下的各類開放學習模式,研究教育領域學習質量評價體系相關理論和原則,提出了狹義泛在學習模型。其次,通過研究人類主觀意識對客觀學習資源形態(tài)的相互關系,以移動學習為例,提出的“移動學習信息設計原則”為后續(xù)泛在學習資源設計提供了有利的參考。另外,本文通過對電子學習資源平臺系統(tǒng)的效益質量評估進行建模,提出學習資源評價指標集,并進行權重分配實驗,為今后的泛在學習資源建設把控提供有效方法和重要參考。最后,通過對各種學習形式下的數(shù)據進行多組不同實驗,為今后廣義泛在學習提供數(shù)據挖掘實驗參考案例和方法過程。 本文的主要工作,概括起來說,可以分為以下幾個方面: 一、歸納和整理了新時代下泛在學習的不同模式,提出了當前技術背景下的狹義泛在學習模型。 二、借鑒目前國內外已有的學習評價系統(tǒng),提出了促進泛在學習資源評估和發(fā)展的指標集合,并結合教育領域數(shù)據挖掘研究成果和其它數(shù)據挖掘領域的經驗,對學習評價指標的權重分配進行實驗,提出了可供參考的分配方法。 三、通過因子分析實驗,找出影響主觀評價結果的關鍵因素,尤其對教育類主觀定序尺度數(shù)據的評價數(shù)據進行探討,提供了一種有效的處理此類數(shù)據的解決方法。 四、通過基于神經網絡的數(shù)據挖掘技術,對客觀學習數(shù)據和學習行為進行分類判別實驗,為對今后的泛在學習評價進行數(shù)據挖掘提供了研究策略和過程方法。 總而言之,本文在普適計算網絡下的泛在學習模式和學習質量評估方面做出了有益的探索與研究。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

摘要4-6

ABSTRACT6-11

第一章 緒論11-20

1.1 研究背景和意義11-12

1.2 國內外研究現(xiàn)狀:12-17

1.2.1 學習質量評價體系12-14

1.2.2 數(shù)據挖掘技術14-16

1.2.3 教育技術領域的數(shù)據挖掘16-17

1.3 本文的主要工作17-18

1.4 本文的組織結構18-19

1.5 本章小結19-20

第二章 泛在學習模型研究20-34

2.1 普適計算20

2.2 泛在學習環(huán)境20-26

2.2.1 泛在學習的網絡技術20-21

2.2.2 現(xiàn)有的泛在學習設備21-23

2.2.3 泛在學習的支撐技術23-26

2.3 泛在學習與其他學習方式的區(qū)別26-28

2.3.1 U-learning 與Ubiquitous Computing 的區(qū)別26-27

2.3.2 U-learning、E-learning 與M-learning 的區(qū)別27-28

2.4 泛在學習研究28-33

2.4.1 泛在學習的結構模型29

2.4.2 泛在學習環(huán)境模型29-30

2.4.3 U-learning 服務體系的構建30-33

2.5 本章小結33-34

第三章 泛在學習資源質量與評價研究34-58

3.1 人類主觀意識與泛在資源設計34-36

3.1.1 相關理論基礎34-35

3.1.2 客觀資源形態(tài)與人腦身體認知35-36

3.2 主觀態(tài)度測量36-39

3.2.1 態(tài)度的定義與測量37-38

3.2.2 態(tài)度測量技術38-39

3.3 泛在學習資源評價指標體系研究39-44

3.3.1 建立指標體系的基本原則39-40

3.3.2 評價指標模型40-41

3.3.3 評價指標說明41-44

3.4 瑟斯頓權重分配實驗44-49

3.4.1 對等過程與判別誤差45-46

3.4.2 配對比較測量原理46-48

3.4.3 實驗數(shù)據來源48

3.4.4 設計配對比較算法程序48-49

3.4.5 實驗結果分析49

3.5 權重分配與主觀偏好實驗49-57

3.5.1 亞格軟信息多判據模型50

3.5.2 實驗方法50-52

3.5.3 判斷函數(shù)D(x)與終判值 F52-57

3.5.4 結果分析57

3.6 本章小結57-58

第四章 學生評教質量因子分析研究58-75

4.1 因子分析58-62

4.1.1 因子分析基本原理58-60

4.1.2 因子分析模型60-61

4.1.3 因子載荷61

4.1.4 因子貢獻率61-62

4.2 實驗設計62-68

4.2.1 數(shù)據準備62-63

4.2.2 相關性分析63-64

4.2.3 實驗結果分析64-68

4.3 主觀定序尺度數(shù)據處理68-74

4.3.1 軟信息與模糊子集68-70

4.3.2 實驗設計70

4.3.3 實驗結果分析70-74

4.4 本章小結74-75

第五章 神經網絡數(shù)據挖掘研究75-87

5.1 神經網絡與數(shù)據挖掘技術75-77

5.1.1 數(shù)據挖掘的過程75-76

5.1.2 神經網絡技術76-77

5.2 基于神經網絡的滿意度模擬分析77-79

5.2.1 實驗設計77-78

5.2.2 實驗結果與分析78-79

5.3 學習行為與成績分類預測實驗79-86

5.3.1 數(shù)據來源79-80

5.3.2 問題定義80

5.3.3 實驗設計80-82

5.3.4 調整與分析82-85

5.3.5 實驗結果85-86

5.4 本章小結86-87

第六章 總結與展望87-89

6.1 本文工作總結87-88

6.2 本文的不足及展望88-89

參考文獻89-94

致謝94-95

攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文95-96

攻讀碩士期間所參與的科研項目96

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