在智慧教育背景下開展交叉學科研究,探究物聯網技術在學前兒童類比推理評價與學習支持領域的應用。研究借助物聯網技術設計類比推理工具,自動化采集和傳輸數據,采用認知診斷方法從更為微觀的層面探究幼兒類比推理的特點、自動化反饋對幼兒類比推理學習的影響。研究發(fā)現,反饋和反饋+解釋能夠有效促進學前兒童類比推理能力的發(fā)展,促使學前兒童類比推理認知屬性掌握模式的改變。利用物聯網技術設計學前兒童學習與發(fā)展評價工具具有可行性和有效性,自動化反饋能夠支持學前兒童類比推理學習。 

【文章來源】：電化教育研究. 2020,41(09)北大核心CSSCI

【文章頁數】：8 頁

【部分圖文】：

學前兒童類比推理任務樣例

類比推理測查及數據采集、傳輸過程

由于交互作用顯著（如圖3所示），故需進行簡單效應檢驗，分析發(fā)現各組第一次測查分數無顯著差異，F(3,117)=0.131,p>0.05，各組第二次測查分數存在極其顯著差異，F(3,117)=35.69,p<0.001，η2=0.478，事后檢驗發(fā)現控制組得分顯著低于練習組（p<0.01）、反饋+解釋組（p<0.001）、反饋組（p<0.001），練習組得分顯著低于反饋+解釋組（p<0.001）和反饋組（p<0.001），反饋組和反饋+解釋組的分數無顯著差異（p>0.05），說明反饋的影響顯著，反饋+解釋和單獨反饋相比并沒有起到更大作用。從各組兩次測查分數差異來看，各組前后測分數均存在顯著差異，即反饋組（p<0.001，η2=0.807）、反饋+解釋組（p<0.001，η2=0.771）、練習組（p<0.001，η2=0.379）和控制組（p<0.05，η2=0.081）的后測分數均顯著高于前測分數，說明成熟和練習也能影響類比推理能力的發(fā)展，但后測各組之間的差異分析結果說明，反饋能更好地促進類比推理能力的發(fā)展。（三）反饋對學前兒童類比推理認知屬性掌握模式的影響

【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能時代基于深度學習的課堂教學設計[J]. 謝幼如,黎佳.  電化教育研究. 2020(05)
[2]混合學習環(huán)境下交互式課堂生態(tài)系統設計及實證研究[J]. 黃志芳,周瑞婕,萬力勇.  電化教育研究. 2020(04)
[3]面向即時數據采集與分析的學習投入縱向研究——基于經驗取樣法與交叉滯后分析的綜合應用[J]. 馬志強,岳蕓竹.  電化教育研究. 2020(04)
[4]物聯網技術和兒童學習與發(fā)展[J]. 郭力平,何婷,呂雪,李姍姍.  學前教育研究. 2020(01)
[5]中國教育信息化領域熱點盤點與趨勢展望——兼論《現代教育技術》雜志2020年選題策劃[J]. 宋述強,鐘曉流,焦麗珍,李海霞,楊智芳.  現代教育技術. 2019(12)
[6]基于人工智能視頻處理的課堂學生狀態(tài)分析[J]. 賈鸝宇,張朝暉,趙小燕,閆曉煒.  現代教育技術. 2019(12)
[7]智慧教育視域下混合式學習空間的構建與實踐研究[J]. 陳明陽,陽亞平,陳明,陳展虹.  中國遠程教育. 2019(11)
[8]增強現實技術在孤獨癥兒童干預中的應用研究——以詞匯認知干預為例[J]. 陳靚影,趙俊敏,王廣帥,張坤.  現代教育技術. 2019(08)
[9]腦機交互促進學習有效發(fā)生的路徑及實驗研究——基于在線學習系統中的注意力干預分析[J]. 胡航,李雅馨,曹一凡,趙秋華,郎啟娥.  遠程教育雜志. 2019(04)
[10]21世紀以來的新興信息技術對教育深化改革的重大影響[J]. 何克抗.  電化教育研究. 2019(03)



本文編號：3580128