發(fā)布時間：2021-09-06 13:12

　　翻轉(zhuǎn)課堂、混合課堂等新型教學(xué)模式的出現(xiàn),讓學(xué)生可以通過在線視頻提前預(yù)習(xí)知識。但是,在這種非面對面的課堂,教師無法觀察到學(xué)生觀看視頻的狀態(tài),不易識別預(yù)期的教學(xué)難點與學(xué)生在視頻學(xué)習(xí)過程中實際感知到的難點是否一致。為解決這一問題,文章通過采集學(xué)生預(yù)習(xí)視頻時的交互行為數(shù)據(jù)還原學(xué)生的視頻觀看軌跡,采用聚類分析法來診斷學(xué)生預(yù)習(xí)視頻時感知到的實際難點;同時,通過對在線測試答題正確率進行分析得到的結(jié)論、半結(jié)構(gòu)化訪談中學(xué)生對視頻學(xué)習(xí)難易度的反饋分別與對學(xué)生視頻觀看軌跡進行聚類得出的結(jié)論進行對比,發(fā)現(xiàn)結(jié)果趨于一致,由此驗證了文章提出的難度感知診斷方法的可行性與有效性。難度感知診斷方法依靠客觀行為數(shù)據(jù)更加精準地掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)難點,為提高課堂教學(xué)效率提供了有力保障。 

【文章來源】：現(xiàn)代教育技術(shù). 2020,30(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

與第一個知識點?學(xué)習(xí)理論?對應(yīng)的三個不同層次視頻的聚類結(jié)果

在線視頻觀看行為采集系統(tǒng)對視頻交互行為數(shù)據(jù)進行采集并將其存儲至數(shù)據(jù)庫，之后可以根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)對學(xué)生視頻觀看軌跡進行還原。教師選擇課程中的任一預(yù)習(xí)視頻，可以查看到班級全體學(xué)生或單個學(xué)生對此視頻的觀看軌跡，以了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。觀看軌跡可視化界面如圖1所示，其中縱軸為視頻播放總時長，橫軸為觀看視頻總時長，每一條折線對應(yīng)一個學(xué)生觀看視頻的記錄。圖1顯示，折線(1)對應(yīng)的學(xué)生觀看視頻較為流暢，說明此學(xué)生對視頻內(nèi)容的接受和理解較為順利；折線(2)對應(yīng)的學(xué)生在觀看視頻時存在大量暫停行為，說明此學(xué)生對某些視頻內(nèi)容可能存在難以理解的情況；而折線(3)對應(yīng)的學(xué)生在觀看視頻時暫停較長時間并有回退行為，觀看視頻的時間也較長，說明此學(xué)生在理解視頻內(nèi)容方面可能存在困難。隨后，本研究將每一條視頻觀看軌跡均獨立保存為一張25×25像素的圖片，采用圖片聚類的方法，將觀看軌跡相似的學(xué)生自動劃分至同一類簇，由此可以統(tǒng)計出對于某一個視頻共有幾名學(xué)生具有相似的觀看軌跡——若此觀看軌跡如圖1中的折線(2)或(3)，那么便可推出這些學(xué)生在觀看視頻時存在理解困難的現(xiàn)象，據(jù)此可以統(tǒng)計出在整個班級中有多少學(xué)生對某一視頻存在理解困難的情況，從而為教師提供明確診斷的依據(jù)。由于K-means聚類算法簡單、高效，故本研究采用此算法進行聚類，并將聚類個數(shù)K設(shè)為2，意即將視頻觀看軌跡分為理解容易型和理解困難型兩類。將具有這兩類視頻觀看軌跡的學(xué)生人數(shù)進行對比，就能分析出學(xué)生對視頻內(nèi)容理解的難易程度。此外，在進行教學(xué)材料設(shè)計時由于每個視頻均對應(yīng)某個知識點的不同認知層次，故根據(jù)視頻難易度分析，可以精確診斷學(xué)生學(xué)習(xí)時的知識難點，從而為課堂教學(xué)提供依據(jù)。

圖2 與第一個知識點?學(xué)習(xí)理論?對應(yīng)的三個不同層次視頻的聚類結(jié)果(1)“學(xué)習(xí)理論”視頻聚類結(jié)果分析：圖2顯示，與“學(xué)習(xí)理論”對應(yīng)的記憶、應(yīng)用、創(chuàng)造三個層次的理解困難型視頻觀看軌跡數(shù)量均多于理解容易型（33>13、35>11、28>18），說明這三個層次的視頻學(xué)習(xí)對多數(shù)學(xué)生來說較為困難，據(jù)此可以判斷“學(xué)習(xí)理論”屬于知識難點。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3387524