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微型学习策略:设计移动学习
顾小清;顾凤佳;移动学习(m-Learning)是继数字化学习之后出现的又一新型学习模式,是教育技术领域研究的又一个新热点。充分有效地发挥移动通讯技术工具在远程开放教育中的作用,需要针对成人学习特点以及移动学习工具的特点进行新的设计。本文从移动学习的角度,结合成人学习的特点以及移动工具的特点,从课程设计、媒体设计、通信设计等方面提出了适合移动学习的微型学习设计方案。
促进家长参与家校合作的国际经验及启示
鞠佳雯;李妍;蒋柳青;有效的家校合作离不开家长参与,如何提升家长参与家校合作的积极性和有效性是我国教育中的重要问题。我国家长参与家校合作仍在起步阶段,面临积极性不高、方式单一和效果有待提升、不同家庭间差异较大等现实困境。鉴于家长参与家校合作的重要意义和我国目前面临的困境,该文基于国际经验,对我国如何促进家长参与家校合作提出了建议:构建和发展本土化家长参与的实践模式;根据不同家庭情况转变"以学校为中心"的工作思路;以及结合教师专业发展提升其引导家长参与的能力和动机。
在职业教育应用视角下的VR/AR技术
魏民;站在职业教育教学应用视角,依据职业院校教学实践,该文将VR/AR技术分为"单纯利用计算机屏幕画面实现虚拟仿真技术""加入可穿戴传感器计算机屏幕画面虚拟仿真技术""加入专用传感器计算机屏幕画面虚拟仿真技术""加入专用传感器并阻断操作者视力虚拟现实技术""实时加入真实视频画面虚拟现实技术"等五类,而每一类在技术性、应用性、分类性特征方面又有所不同。按照职业教育教学需求,深入研究VR/AR技术务实应用,对推动职业教育教学改革将会起到事半功倍作用。
从大数据挖掘的视角分析学生评教的有效性
马秀麟;衷克定;刘立超;对于学生评教的有效性,在学术界一直存在着争议。然而,思辨的研究方法无力解决学生评教的有效性问题。随着教育信息化的深入,网络化的学生评教已经广泛应用并积累了大量的原始数据。该研究借助大数据分析和数据挖掘的方法,对两所学校5年多的上百万条学生评教数据展开分析,通过克朗巴哈系数、基于时间序列的数据关联性分析检测了学生评教的有效性水平。并在此基础上,利用聚类和主成分分析的方法,探究了影响评教成绩的主要原因,从学生评教的视角对教师的专业化发展提出建议。
新时代我国学校家庭社会协同育人的问题与对策研究
边玉芳;张馨宇;学校教育、家庭教育和社会教育是国民教育的重要组成部分，三者有机衔接、协同配合是推进我国教育现代化进程的重要前提，也是完成新时代教育改革发展的迫切需求，更是促进儿童青少年全面发展，健康成长的必然要求。随着我国社会快速发展，现阶段我国社会主要矛盾发生变化，对学校家庭社会协同育人提出新挑战。基于此，该文采用质性分析方法对11场面向协同育人不同领域人员的座谈会内容进行深度剖析发现，当前我国学校家庭社会协同育人工作面临育人主体的职责定位不够清晰、协同育人的机制建设不够健全、协同育人的条件保障不够到位、协同育人的整体发展不够均衡等突出问题，并在此基础上提出针对性的应对策略，为构建“政府保障有力，学校协同有序，社会多元参与，家长乐意尽责”的学校家庭社会协同育人工作格局提供有效参考。
学习分析数据模型及数据处理方法研究
魏顺平;数据是学习分析的基础,应用恰当的数据处理方法则是学习分析成功的关键。该文抓住学习分析领域这两个关键点,采用演绎与归纳相结合的方法,即在格框架指导下演绎得出学习分析数据模型的基本框架,参考Moodle学习平台中的数据表结构来丰富数据模型中的各个细节,构建了学习分析数据模型;接着以数据模型中的"学习行为"数据表为例,列出了这一数据表中可能出现的数据子集,以实际案例介绍了针对不同数据子集的处理方法。学习分析实践表明,这些处理方法中最为常用的是分类汇总,在分类汇总的基础上可进一步采用聚类、社会网络分析、文本挖掘等方法,使分析不断走向深入。
基于教育数据挖掘的在线学习者学业成绩预测建模研究
陈子健;朱晓亮;该文采用数据挖掘和机器学习的方法,研究从教育数据中挖掘影响在线学习者学业成绩的因素并构建分类预测模型。首先,通过计算所有单个数据属性和学业成绩类别之间的相关系数和计算所有属性的信息增益率两种方法共同确定学业成绩的影响因素。然后,提出采用集成学习的方法构建集成式学业成绩分类预测模型,并比较多种算法构建的单一分类模型和集成分类模型的性能。最后,进一步采用嵌套集成学习的方法构建在线学习者学业成绩分类预测模型,并对模型的性能进行评估。研究成果可以为在线学习者学业成绩影响因素研究和预测建模研究提供借鉴,也有助于推进在线学习学业预警、学业成绩预测和评价的实践。
基于学习者个性行为分析的学习结果预测框架设计研究
武法提;牟智佳;对学习者及其所在情境中产生的数据进行记录和分析并为其提供个性化学习服务是教育大数据背景下学习分析研究在促进有效学习方面的内在旨趣,而要实现对学习状态的评估、预警和干预则需要对学习者个性化信息进行实时建模。该文通过对国内外学习分析模型的梳理分析总结存在问题,并基于个性化学习模式和相关文献构建了数字化学习环境下个性化行为分析模型。在此基础上,以教学目标分类理论、个性化学习理论和社会认知理论为指导设计了"目标—过程—结果"为思想的学习结果分类设计原理,并对各层级的学习行为类型进行分析。最后基于学习行为分析模型和学习结果分类设计了学习结果预测框架,包括学习内容分析、学习行为分析和学习预测分析三个模块,为后面个性化学习分析工具的设计提供理论指导。
综合素质评价：智能化时代学习评价的变革与实施
田爱丽;基于大数据的智能化学习评价既是教育评价对时代发展做出的回应,更是评定学生综合素质的需要。评价出传统纸笔测试评价不出的学生素质、促进学习与评价一体化是基于大数据的智能化学习评价的主要目标与功能诉求。个性化评价标准、伴随式数据采集、实时生成的评价报告,是智能化学习评价的主要方法。在此过程中,建设全域的数据终端、建立科学的评价模型、较强的算力支持以及保护学生信息隐私等,则是实施智能化学习评价的关键要素与保障条件。
设计思维:从创客运动到创新能力培养
陈鹏;黄荣怀;创新人才的培养是当前教育关注的重点问题。创客运动近几年迅速兴起,开展得如火如荼。然而,在目前众多的创客实践中,核心指导思想和活动设计理念的缺乏,使得创客教育流于形式,难以有效提升学生的创造力和实现创新能力的培养目标。当前,设计思维发展成为一种被广泛采用的、有影响力的、高效的创新手段,它是创新思维培养的有效方法,同时也是开展创客教育的有效途径。该文通过梳理设计思维与创客教育及创新思维之间的关系,提出了面向设计思维的创客活动设计思想。该思想强调创客活动环节的可操作性、过程的迭代循环以及学生动手实践探究等。结合实践案例,该文进一步阐述了如何开展创客教育实践,可为创客教育提供有效的操作指导。最后,该文提出了创客教育和创新能力培养的未来研究方向,对从创客运动到创新能力培养的思想与实践的融合具有推动意义。