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学习分析：连接数字化学习经历与教育评价--访国际学习分析研究专家戴维·吉布森教授
被引量：
11
1
作者
郑隆威
冯园园
+1 位作者
顾小清
戴维·吉布森
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2016年第4期4-10,共7页
随着教育大数据时代的到来,学习分析已经成为当前教育研究的热点。本期高端访谈,我们有幸邀请了澳大利亚科廷大学戴维·吉布森(David Gibson)教授分享其对学习分析技术应用的经验和见解。吉布森教授是澳大利亚科廷大学教学与学习系...
随着教育大数据时代的到来,学习分析已经成为当前教育研究的热点。本期高端访谈,我们有幸邀请了澳大利亚科廷大学戴维·吉布森(David Gibson)教授分享其对学习分析技术应用的经验和见解。吉布森教授是澳大利亚科廷大学教学与学习系副教授,未来学习中心(Learning Futures)主任。他曾经作为助理研究员任职于佛蒙特大学计算机科学系,后作为技术支持任职于美国亚利桑那州立大学,参与由联合国教科文组织和科廷大学合作的"全球挑战奖"(Global Challenge Award)项目。他不仅是横跨教育、音乐、数学、计算机和心理认知等多领域的学者,还是一位独立顾问、项目主管、企业家和技术革新者,是simSchool和eFolio应用软件的创始人。他的研究兴趣从教育领域的复杂系统分析和建模,到通过认知建模、设计和实施进行个性化教育,以及在教师教育、网络应用和未来学习中开发模拟与基于游戏的学习。目前,他致力于探索数字化学习环境下的心理测试,设计数字化的学习体验,协调跨学科的发展以推动学习科学研究。另外,他运用数据挖掘和数据可视化探索工具,探寻大数据时代用户行为的动态建模。吉布森教授已发表各类论文百余篇,参与合著《看看这些新的小工具:技术强化学习的薄弱环节》《游戏设计标准:模型、技术和框架》等书籍。2016年,亚洲数字化学习论坛(eFLA2016)特邀大卫·吉布森教授带来题为"基于大数据分析技术将数字化经历与学习科学连接"的主旨发言,探讨大数据时代学习与技术的变革。
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关键词
学习分析
教育评价
数字化表现空间
学习经历
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职称材料
教师技术采纳:以教学制品质量为依据
2
作者
郑隆威
阮佳慧
+1 位作者
冯园园
顾小清
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第1期93-106,共14页
教师技术采纳是教育领域长期的研究热点,已形成了相关理论和研究范式,但存在数据采集依赖自我报告、量化方法脱离教学情境等问题。为了突破上述难点,本研究引入“教学制品”概念,通过检测制品质量以追踪生产者的知识和技能,从而将教师...
教师技术采纳是教育领域长期的研究热点,已形成了相关理论和研究范式,但存在数据采集依赖自我报告、量化方法脱离教学情境等问题。为了突破上述难点,本研究引入“教学制品”概念,通过检测制品质量以追踪生产者的知识和技能,从而将教师技术采纳的观测转化为数字化教学制品各项指标的动态演化。本研究利用一系列深度学习方法标注和量化制品质量特征,从技术运用、内容设计、教学设计等层面表征及量化教学制品质量,洞悉教师对技术理解的演变。研究发现,有关制品质量的证据对教师技术采纳具有更强的解释力,尤其是当教师接纳了新技术后,制品质量更能体现教师对技术理解的演变。分析结果表明,随着对技术理解的深入,教师在技术运用的灵活度、数字媒体学习设计的丰富度、师生会话中教学策略的掌控等方面都有所提升,这些结果可为教师技术采纳研究提供新的数据采集思路与量化评价方向。
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关键词
教学制品
教师技术采纳
制品质量
技术采纳量化
深度学习
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职称材料
学习成果可测了吗:基于学习分析方法的认知分类有效性研究
被引量：
9
3
作者
郑隆威
冯园园
顾小清
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第1期77-86,共10页
学习成果(Learning Outcome)描述了期望学习者在完成课程后所习得的知识、技能和能力。众多研究呼吁课程管理者需要依照布鲁姆分类学制定学习成果,从而使学习成果在认知维度上是"可测量的",但很少有研究关注学习成果的描述与...
学习成果(Learning Outcome)描述了期望学习者在完成课程后所习得的知识、技能和能力。众多研究呼吁课程管理者需要依照布鲁姆分类学制定学习成果,从而使学习成果在认知维度上是"可测量的",但很少有研究关注学习成果的描述与所测量的结果之间是否匹配。本文试图借助学习分析方法对这一问题进行探究。本文利用自然语言处理方法测试动词、情境信息等能否有效地标示学习成果的认知类型。研究发现,动词依然是布鲁姆分类学中最关键的特征,当该特征与学习内容、情境信息结合时,能够更准确地标示学习成果的认知类型。此外,本文讨论了学习成果在布鲁姆分类学中存在的不明确性,发现这种不明确性能够带来更多的上下文信息,从而更全面地辅助学习成果的制定。
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关键词
学习分析
学习成果
布鲁姆分类学
自然语言处理
词向量
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职称材料
题名
学习分析：连接数字化学习经历与教育评价--访国际学习分析研究专家戴维·吉布森教授
被引量：
11
1
作者
郑隆威
冯园园
顾小清
戴维·吉布森
机构
华东师范大学
教育
信息
技术
学系
华东师范大学外语学院教育技术中心
华东师范大学
教育
信息
技术
系
澳大利亚科廷
大学
出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2016年第4期4-10,共7页
文摘
随着教育大数据时代的到来,学习分析已经成为当前教育研究的热点。本期高端访谈,我们有幸邀请了澳大利亚科廷大学戴维·吉布森(David Gibson)教授分享其对学习分析技术应用的经验和见解。吉布森教授是澳大利亚科廷大学教学与学习系副教授,未来学习中心(Learning Futures)主任。他曾经作为助理研究员任职于佛蒙特大学计算机科学系,后作为技术支持任职于美国亚利桑那州立大学,参与由联合国教科文组织和科廷大学合作的"全球挑战奖"(Global Challenge Award)项目。他不仅是横跨教育、音乐、数学、计算机和心理认知等多领域的学者,还是一位独立顾问、项目主管、企业家和技术革新者,是simSchool和eFolio应用软件的创始人。他的研究兴趣从教育领域的复杂系统分析和建模,到通过认知建模、设计和实施进行个性化教育,以及在教师教育、网络应用和未来学习中开发模拟与基于游戏的学习。目前,他致力于探索数字化学习环境下的心理测试,设计数字化的学习体验,协调跨学科的发展以推动学习科学研究。另外,他运用数据挖掘和数据可视化探索工具,探寻大数据时代用户行为的动态建模。吉布森教授已发表各类论文百余篇,参与合著《看看这些新的小工具:技术强化学习的薄弱环节》《游戏设计标准:模型、技术和框架》等书籍。2016年,亚洲数字化学习论坛(eFLA2016)特邀大卫·吉布森教授带来题为"基于大数据分析技术将数字化经历与学习科学连接"的主旨发言,探讨大数据时代学习与技术的变革。
关键词
学习分析
教育评价
数字化表现空间
学习经历
Keywords
learning analytics
educational assessment
digital spaces
learning experiences
分类号
G623.502 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
教师技术采纳:以教学制品质量为依据
2
作者
郑隆威
阮佳慧
冯园园
顾小清
机构
华东师范大学
上海智能
教育
研究院
华东师范大学
教育
学部
教育
信息
技术
学系
华东师范大学外语学院教育技术中心
出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第1期93-106,共14页
基金
2020年度国家自然科学基金青年项目“基于教师制品的教师技术采纳评价与归因研究”(62007008)
2020年度人力资源与社会保障部博士后基金面上项目“基于数字化教学制品的教师信息素养画像研究”(2020M681214)
2021年度人力资源与社会保障部博士后基金站特别资助项目“基于教学制品异质网络的教师信息素养评价与干预研究”(2021T140210)。
文摘
教师技术采纳是教育领域长期的研究热点,已形成了相关理论和研究范式,但存在数据采集依赖自我报告、量化方法脱离教学情境等问题。为了突破上述难点,本研究引入“教学制品”概念,通过检测制品质量以追踪生产者的知识和技能,从而将教师技术采纳的观测转化为数字化教学制品各项指标的动态演化。本研究利用一系列深度学习方法标注和量化制品质量特征,从技术运用、内容设计、教学设计等层面表征及量化教学制品质量,洞悉教师对技术理解的演变。研究发现,有关制品质量的证据对教师技术采纳具有更强的解释力,尤其是当教师接纳了新技术后,制品质量更能体现教师对技术理解的演变。分析结果表明,随着对技术理解的深入,教师在技术运用的灵活度、数字媒体学习设计的丰富度、师生会话中教学策略的掌控等方面都有所提升,这些结果可为教师技术采纳研究提供新的数据采集思路与量化评价方向。
关键词
教学制品
教师技术采纳
制品质量
技术采纳量化
深度学习
Keywords
teaching artifact
teachers’technology adoption
analysis of artifact quality
measuring of technology adoption
deep learning
分类号
G451 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
学习成果可测了吗:基于学习分析方法的认知分类有效性研究
被引量：
9
3
作者
郑隆威
冯园园
顾小清
机构
华东师范大学
教育
学部
教育
信息
技术
学系
华东师范大学
外语
学院
外语
教育
技术
中心
出处
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019年第1期77-86,共10页
文摘
学习成果(Learning Outcome)描述了期望学习者在完成课程后所习得的知识、技能和能力。众多研究呼吁课程管理者需要依照布鲁姆分类学制定学习成果,从而使学习成果在认知维度上是"可测量的",但很少有研究关注学习成果的描述与所测量的结果之间是否匹配。本文试图借助学习分析方法对这一问题进行探究。本文利用自然语言处理方法测试动词、情境信息等能否有效地标示学习成果的认知类型。研究发现,动词依然是布鲁姆分类学中最关键的特征,当该特征与学习内容、情境信息结合时,能够更准确地标示学习成果的认知类型。此外,本文讨论了学习成果在布鲁姆分类学中存在的不明确性,发现这种不明确性能够带来更多的上下文信息,从而更全面地辅助学习成果的制定。
关键词
学习分析
学习成果
布鲁姆分类学
自然语言处理
词向量
Keywords
Learning Analytics
Learning Outcome
Bloom's Taxonomy
Natural Language Processing
Word Embedding
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
学习分析：连接数字化学习经历与教育评价--访国际学习分析研究专家戴维·吉布森教授
郑隆威
冯园园
顾小清
戴维·吉布森
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2016
11
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职称材料
2
教师技术采纳:以教学制品质量为依据
郑隆威
阮佳慧
冯园园
顾小清
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022
0
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职称材料
3
学习成果可测了吗:基于学习分析方法的认知分类有效性研究
郑隆威
冯园园
顾小清
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2019
9
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