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[期刊] 开放教育研究
[作者]
肖君 乔惠 李雪娇
在线学习中,学习者特征不明、学习支持服务针对性不足、学生流失率高等问题是教学利益相关者关注的重点。大数据环境下在线学习者画像的构建对识别、分析学习者特征并据此提供针对性学习支持服务具有重要意义。本研究以开放学习分析架构为基础,从目标(Object)、数据(Data)、分析(Analysis)、服务(Service)四个角度提出"ODAS"开放学习分析概念模型,并设计了一套具体可行的、可操作的基于ODAS的在线学习者画像构建流程,包括画像构建目标、数据收集、标签分析、画像服务输出四个阶段,从而为学习者画像教学应用与评估提供方法。本研究进而以上海开放大学的在线学习者为对象,从学习者基本特征、在线学习行为和学习路径三个维度构建高风险学习者画像,开展画像标签分析。研究表明,学习者画像能反映高风险学习者的学习能力、行为表现、学习路径等特征,并具有教学情境性,能为针对性教学设计及在线学习支持服务设计提供数据支撑。
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
吴静 姜春艳
开放式教育环境下存在在线学习者学习成效低、流失率高等问题。以学习者画像在群体特征识别与分析上的应用为研究起点，从如何建立画像以及如何支持服务学习者进行剖析，探索基于学习者画像的在线学习支持服务策略。从知识水平、行为特征、兴趣特征三个维度构建学习者画像模型并开展标签化处理，以群体化、个性化作为设计思路，探究适合不同学习者群体的服务方式，同时为教育工作人员的教学设计提供服务实施依据。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
刘玲艳 赵波
数字化学习时代，对学习者在线学习能力的测量是实现个性化在线学习的关键。目前，数字化学习领域中，人们更加关注学习者的成绩，却往往忽略影响学习成绩的重要因素——在线学习能力。因此，文章依据Sampson能力模型及影响学习过程的因素，对在线学习行为进行数据挖掘，以构建在线学习能力模型。在此基础上，综合应用非监督学习算法（K-means算法、PCA算法）和监督学习算法（随机森林算法），构建学习能力水平预测模型；同时以Canvas Network平台课程数据为例进行实证研究，最终实现在线学习能力的计算。研究表明：学习成绩与在线学习能力息息相关，在线学习能力的测量研究对个性化在线学习的发展具有重要指导作用。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
刘少伟 赵长在 雷少飞
随着教育大数据的飞速发展，学习行为分析逐渐成为教育工作者研究的重要方向。通过教育大数据学习分析，能够深入研究学习者的学习过程和情境，发现学习规律，最终根据学习者需求和能力提供个性化教学支持服务。本文基于石大在线平台，应用数据分析技术，对学习者在线学习行为进行了分析，研究了学生在线学习行为规律，为提高学习者的学习效果、优化教学系统设计提供了可视化的数据依据。
关键词：
数据挖掘分析 个性化学习 在线学习行为
[期刊] 中国远程教育
[作者]
李立新
多媒体与网络技术的发展,为我们营造了一个网络学习环境,其诸多的优势和完备的功能有效地支持了学习者的学习活动。本文着重分析了网络学习环境中学习者的学习行为、能力及网络学习环境对学习者的影响,最后在网络学习环境管理方面作了一些探讨。
关键词：
网络学习环境 学习者 交互性
[期刊] 开放教育研究
[作者]
丁亚元 刘盛峰 郭允建
学习力的概念缘起于管理学,近年来逐渐被迁移到教育领域,通过"构建学习力"为学习者有效终身学习提供能量。对远程学习者在线学习力进行深入研究,不仅有助于提高其在线学习水平,也可促进个人可持续发展。为了从实证角度探究远程学习者在线学习力的内在结构与基本特点,本研究在充分借鉴国内外相关研究成果基础上,结合远程在线学习情境,界定了远程学习者在线学习力的概念并构建了理论模型,编制了远程学习者在线学习力测评量表。研究以安徽广播电视大学六所分校960名远程学习者为被试,通过问卷调查和实地访谈等方法,对远程学习者在线学习力的现状进行调查与分析。研究结果表明:远程学习者在线学习力由内驱力、意志力、认知力、转化力四...
关键词：
远程学习者 在线学习 学习力
[期刊] 中国远程教育
[作者]
李青 李莹莹
大数据给人们生活的各个方面都带来了诸多便利,但大数据的普及也带来了隐私泄露的风险。教育信息化的推进,使得数据隐私在教育领域变得更加重要。通过分析国内外关于学习者隐私保护的研究现状,本研究总结了教育大数据相对于一般大数据的独特之处以及使用教育大数据的隐私伦理问题,进而讨论学习者隐私保护面临的挑战,包括侵犯隐私行为的复杂性、缺乏管理隐私信息的经验以及难以获得各方在使用和保护方面的平衡。文章通过in Bloom、Piazza和Edmodo三个典型案例讨论了大数据时代教育领域隐私保护的经验和教训;提出了立法、数据
[期刊] 教育发展研究
[作者]
张兴旭 邢磊
学习者画像是分类描述学习者特征并服务于有效教与学的新手段。深表层学习方法与学业成绩作为高质量学习的重要考察维度，能有效地识别学习者的学习效果与质量。基于此，本研究从上海交通大学多元教学有效性评估系统中获取历年（2018-2022年）本科生评教有效问卷6142份，采用K-Means聚类方法对“深层学习法”、“表层学习法”和“学业成绩”三个变量进行聚类，最终将大学生分为三种类型学习者，分别命名为不善学习型、乐学得法型、应试高效型。采用定量分析与定性访谈相结合的方式，从深表层学习法、学业成绩、上课积极性、性别、年级、专业等维度对不同类学习者进行标签刻画，最终输出三类学习者的画像及大学生的高质量学习路径，并基于画像特点归纳出促进大学生高质量学习的教学建议。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
肖睿 刘千慧 尚俊杰 黄文彬
随着注册学生规模的扩大,在线教学平台面临着学生辍学率高、参与度低的挑战,通过分析学生状态并提供及时指导是提高教学效果的主要途径。学生的学习参与方式被认为是与学生成绩明显相关的一个重要因素。ICAP框架(Interactive-Constructive-Active-Passive Framework)提出了一种将学习活动分类为不同参与方式的方法,本文利用平台日志数据,通过构建不同学习活动所对应的三个特征(被动视频时长占比、主动视频时长占比和作业时长占比),等级聚类得到学生的学习参与方式。结果表明,共840个学习回合被划分为四类参与方式:被动(n=80)、主动(n=366)、建构(n=75)和闲散(n=319)。研究发现,不同参与方式下的学习成绩存在差异,且根据学生参与方式序列可以识别出困难型、平衡型和轻松型三类学习状态。研究表明,基于ICAP框架,利用在线教学平台日志数据自动识别学生不同学习参与方式,可以为在线学情分析和教学设计改善等提供有益参考。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
Patrick J.Fahy Laurel Archer 肖俊洪
[期刊] 中国远程教育
[作者]
朱祖林 汤诗华 毕磊 郭允建 安哲锋
专业认同是学习者极其重要的职业准备之一。在线学习者专业认同具有什么样的内涵与结构?怎样进行测评?其基本特征如何?本研究聚焦处于职业发展阶段的在线学习者,根据文献分析、理论探讨和问卷调查,构建了在线学习者专业认同的理论模型和测量维度,编制了测评量表并抽样施测。数据分析显示,在线学习者专业认同的四因素结构模型得到观测数据的适配支持,模型结构清晰稳定;量表具有良好的项目鉴别度、信度与效度;在线学习者专业认同水平中等偏上,部分层面差异显著。本研究为远程教育院校提供了可资借鉴的参考,为今后的同口径研究提供了比对目标。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
岳俊芳 陈逸
E-learning已发展到大数据时代。远程学习者模型构建是学习大数据分析和个性化教学的核心。本研究首先对国内外的学习者建模理论进行分析,国外比较著名的覆盖模型、铅板模型、贝叶斯模型等学习者模型理论比较注重运用计算算法和人工智能技术获取学习者学习特征,而国内远程学习者建模注重从学习者特征要素的分析出发,由于视角不同,建模方法多种多样。本研究着眼于远程学习行为的大数据分析及个性化教学需要,从个人信息、学习风格、学习兴趣和知识模型四方面构建远程学习者模型,并围绕该模型从个性化资源推送、个性化学习路径和远程督导
[期刊] 中国成人教育
[作者]
王利娟
成人学习方式因移动互联网的发展而发生改变,"移动学习"成为很多成人学习者的学习方式之一。从严格意义上讲,移动学习并非学习方式或模式,而是一种学习环境,以及由此决定的学习特征;基于移动互联网技术支持和移动客户端接收装置的学习形式越发显现出学习的自主性和随意性,并对成人学习者的在线学习参与度带来影响。在失去传统课堂"面对面"监管的条件下,在线参与不仅是实施学习的基本前提,而且是促进学习的重要手段。因此,研究移动环境下成人学习者在线参与度的影响因素,对于促进移动学习和现代远程教育的发展将具有十分重要的现实意义。
关键词：
移动环境 成人学习 在线参与度 影响因素
[期刊] 开放教育研究
[作者]
陈海建 戴永辉 韩冬梅 冯彦杰 黄河笑
个性化教学的核心是因材施教,其实施的前提是对学习者个性的精准描绘。本文通过对开放式教学下学习者的基本信息、在线学习行为和课堂表现进行分析,结合脑认知实验,从数据挖掘与认知心理视角发掘学习者的兴趣、爱好、学习能力等特点,以标签化的形式进行个性归纳和画像,并基于学习者画像,探讨个性化教学。为此,本研究选取上海开放大学"C语言程序"课程的学生开展实验验证。结果表明,依照本文所建立的学习者画像,能较为客观地表征了开放式教学下学习者的个性,有效地服务于个性化教学。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
沈欣忆 吴健伟 张艳霞 李营 马昱春
中国慕课大学先修课(MOOCAP)是采用大规模开放在线课程(Massive Open Online Course,MOOC)和中国大学先修课程(Chinese Advanced Placement, CAP)相融合的方式,借助高等教育领域和基础教育领域的学科专家、资深教师,根据高中生的特点将大学课程进行重新设计的在线课程,是慕课大学先修课。本研究充分利用学习者在MOOCAP中的在线学习行为数据,采用德尔菲法、专家排序法、专家工作坊等多种研究方法,构建MOOCAP在线学习行为和学习评价模型,对MOOCAP课程的学习评价工作具有较强的指导性和可操作性,弥补了以往单凭学习成绩进行评价,或者仅依靠单一学习行为得出一些描述性结论的弊端,更具有全面性和系统性,为学生个性化的发展提供充分的过程评价数据依据,挖掘出学习者各自的学习特性,实现有针对性的"因材施教"。
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