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学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究
被引量：
3
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作者
牟智佳
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第10期68-75,共8页
设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、...
设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、参与层和行为层,其中,理论层包括个性化学习理论、项目反应理论和社会认知理论,分别对参与层中的学习内容、学习互动和学习评价进行指导;参与层是从学习活动的主要表现形式层面进行设计;行为层则遵循“目标—过程—结果”的分析思路,从学习行为的具体表现层面进行设计。在此基础上,对学习行为分析指标进行设计,形成面向学习结果的六类分析指标,即基于学习内容行为的完成度和掌握度、基于学习互动行为的参与度和贡献度、基于学习评价行为的测评完成度和通过率。最后,采用多元回归分析法对学习行为指标与学习结果的相关性进行探索;采用属性选择法、预测分类法、文本分析法对学习行为分析指标的重要性、预测准确率进行验证性分析,并得出学习结果预测计算方程。
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关键词
MOOCs
学习
分析
学习
结果预测
学习行为指标
数据挖掘
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题名
学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究
被引量：
3
1
作者
牟智佳
机构
江南大学人文学院
出处
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第10期68-75,共8页
基金
江苏省社会科学基金青年项目“基于教育大数据的学习风险预警与干预研究”(项目编号:18JYC006)
江苏省教育科学“十三五”规划2018年度重点资助课题“基于学习测评大数据的智能评价工具设计与应用研究”(课题编号:C-a/2018/01/07)
文摘
设计具有可指导、可理解和可操作的系统化学习结果预测理论是改善学习成效的一种教学处方。研究从学习活动理论视角阐述了MOOCs环境下的学习过程与学习结果,并提出CIEO学习结果预测分析思想和学习结果预测工作模型。该模型包括理论层、参与层和行为层,其中,理论层包括个性化学习理论、项目反应理论和社会认知理论,分别对参与层中的学习内容、学习互动和学习评价进行指导;参与层是从学习活动的主要表现形式层面进行设计;行为层则遵循“目标—过程—结果”的分析思路,从学习行为的具体表现层面进行设计。在此基础上,对学习行为分析指标进行设计,形成面向学习结果的六类分析指标,即基于学习内容行为的完成度和掌握度、基于学习互动行为的参与度和贡献度、基于学习评价行为的测评完成度和通过率。最后,采用多元回归分析法对学习行为指标与学习结果的相关性进行探索;采用属性选择法、预测分类法、文本分析法对学习行为分析指标的重要性、预测准确率进行验证性分析,并得出学习结果预测计算方程。
关键词
MOOCs
学习
分析
学习
结果预测
学习行为指标
数据挖掘
Keywords
MOOCs
Learning Analysis
Learning Outcome Prediction
Learning Behavior Indicator
Data Mining
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究
牟智佳
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019
3
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