大数据时代慕课在基础教育领域应用的思考

随着大数据时代的到来,慕课应运而生,其在为优质教育资源分配提供一种新选择的同时,也对传统教育方式造成了一定的冲击。通过解读慕课的内涵及特征,探讨慕课在基础教育领域的发展动向,并分析其优势与先天不足,提出慕课在基础教育领域应用的建议。     

大教学、大数据、大变革——edX首门“慕课”研究报告的分析与启示

edX发布的基于其首门"慕课"——"电路与电子元件"的学习研究报告是采用大数据研究教学的新范例。报告对学习者行为的分析和刻画显示了大数据研究的突出优势。从教学研究的宏观视野看,慕课类全球大课堂揭开了一种"大教学"的序幕,并要求教学研究发生范式转变。在教学产业化的背景下,这种转变以大数据为基础,教学研究与教学产品研发紧密耦合,最终推动高等教育向个性化和适应性学习发展。     

大数据时代下市场营销专业新教育方式的路径研究

在大数据时代下出现了一系列互联网教育方式,如慕课、翻转课堂、微课。本文对这些教育方式进行简要介绍,并阐述了市场营销专业教学应用路径。     

用大数据改变未来的学习和教育——在华东师范大学杏坛高议文化讲坛的演讲

2014年11月20日,《大数据时代》一书的作者、被誉为大数据时代的预言家的维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)做客华东师范大学杏坛高议文化讲坛。带着他的新书《与大数据同行——学习和教育的未来》(Learning with BIG DATA:The Future of Education),舍恩伯格开讲教育教学的未来。舍恩伯格是十余年潜心研究数据科学的技术权威,也是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人、哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人、新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任,并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。在华东师范大学的讲座中,舍恩伯格谈到,未来的学校不会完全转移到线上,仍旧会有物理性的存在,但学校的功能将发生重大改变;大数据将重塑学习的三个主要特征:反馈、个性化和概率预测;翻转课堂需要教师们改变教学技能,以前照本宣科地传授、宣讲知识的技能,要让位于组织学生讨论的技能,让位于从数据中获取学生学习信息的技能,让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。     

大数据时代高校数学慕课教学探究

大数据时代的兴起与快速发展,正在潜移默化的改变着各行各业的运营模式。慕课是大数据时代在教育行业的重要产物,影响着传统教育的教学理念与教学方式。高校数学教学作为高等院校教学的基石,如何正确有效地将数学慕课恰当融入传统数学教学,更好地提高高校数学教学质量,是现阶段高校数学教学的一个重要责任与使命。     

大数据时代高职高专MOOCs(慕课)教学模式研究

顺应大数据时代教育现代化发展的趋势,针对高职高专传统教学中存在的弊端,探索在高职高专实施MOOCs教学模式的方法和路径。通过研究,试图为以下问题寻找答案:要不要在高职高专引入MOOCs,如何建设适合高职高专教育特色的MOOCs,大数据如何助推MOOCs创新教学模式,如何制作MOOCs课程,建好的MOOCs如何使用等。     

大数据时代下隐私问题的伦理思考

大数据时代给人们带来了空前的便利,"云"储存可以让人"足不出户、洞察天下"。但不容忽视的是,大数据体系在吸纳数据时,并不将个体是否愿意共享信息的意愿考虑在内,必然带来了隐私非隐的问题。要解决大数据时代所带来的对他人人格尊重的缺乏,对社会现行价值观的冲击,对构建现代文明社会和社会主义和谐社会的影响等伦理困惑,仅靠法律、技术手段是不够的,还需要从隐私伦理道德观的形成、行业自律制度的建立、全民数据素养教育的加强等方面展开一系列隐私伦理建设,使人们能虑及人类的整体利益和生存价值,更智慧地迎接一个安全、高效、文明、发达的大数据时代。     

大数据背景下慕课和翻转课堂教学模式的应用

大数据是当今世界发展的趋势,给慕课和翻转课堂应用到中小学教学当中提供了理论基础,慕课和翻转课堂的教学模式对新形势下学生人文素养的培养和教师的专业发展有重要的作用及意义。因此,在信息技术迅速发展,数据资源传播的时代背景下教育工作者应抓住机遇,迎接挑战,应用先进技术和创新理念提升我国的教育教学水平。     

大数据学习分析的安全与隐私保护研究

随着大数据时代的来临,学习分析技术成为了教育信息化的新浪潮,其涉及的伦理道德问题尤其是学习分析过程中引发的一系列数据安全与隐私问题也成为了教育领域研究的热点。为应对隐私泄露、访问权限模糊、数据可信性受威胁等问题,文章以技术为视角,从数据收集、数据分析和数据解释等三方面构建了数据安全与隐私保护框架,并提出了相关的数据安全与隐私保护策略,以期提高利用学习分析技术进行大数据研究的成效,实现学习分析技术挖掘教育大数据潜在价值的预期目标,充分发挥大数据学习分析的研究价值。     

智慧学习:大数据时代的学习模式

智慧学习是"互联网+"时代教育发展的必然趋势,是全球教育的新范式。智慧学习"以学生为中心,以学习任务为焦点",学习者实现由"被动学习"向"主动学习"的转变。智慧学习是一种学生自我导向的、基于学习情境的、个性化的学习方式,能够使学习者将关注点放在知识的意义建构上,深化和扩展学生的学习经验,从而促进学习者个人和集体智慧的发展。     

大数据时代高职“动物繁殖”课程混合式学习探究

混合式学习是借助于数字化学习平台,线上与线下相融合的新型学习模式。本文基于"混合式学习"理念,对高职"动物繁殖"课程教学进行改革与实践,拓展学习时空,转变学习方式,提高教育教学质量,实现教育技术现代化。     

大数据时代网络学习环境的数据融合

当前各网络学习系统和资源库之间存在着信息孤岛现象.文章以大数据时代为背景,首先认为造成这种现象的原因主要包括数据的多源异构性和新兴网络技术的应用,如系统的异构,模式的异构和物联网技术等.为了解决这个问题,必须构建异构数据共享系统,该系统包括应用层、数据服务层和数据层.与此相关的关键技术应该具备完成海量数据的存储和海量数据运算的功能.其主要解决策略是从非结构化数据库入手解决异构数据融合问题,其中具有代表性的就是noSQL技术,它具有易扩展、高性能、数据模型灵活等特点.在此基础上,通过数据的表示及格式转换、数据互操作和直接数据访问模式等方式,完成异构数据的集成,最终实现网络学习环境之间“直通车”目的.总之,该论文对网络学习环境中的异构数据和集成进行初步的探讨,希望对今后的相关研究起到抛砖引玉的作用.     

大数据时代的学习分析将重塑教育格局——访挪威奥斯陆大学托雷·赫尔教授

托雷·赫尔(Tore Hoel),挪威奥斯陆大学图书馆研究员,主要主持一个由多个北欧国家参与的开放教育资源项目,协调北欧国家的开放教育资源,研究欧盟的学习分析和开放教育,并且在学习技术标准化领域有超过10年的从业经验。2011年,赫尔教授应邀参加在上海举办的第24届教育信息技术国际标准化组织大会;2013年,赫尔教授出席2013年教育信息化暨电子课本与电子书包标准及应用国际论坛;目前,赫尔教授是华东师范大学开放教育学院访问教授。2014年10月23日,赫尔教授应邀在第14届中国教育信息化创新与发展论坛作题为“学习分析社区交流:欧洲的视角”的演讲。在演讲中,赫尔教授基于自己在学习技术标准化领域研究和开放教育资源管理方面的多年经验,分析了全球大学教育大数据发展中学习分析的重要性;介绍了学习分析的定义与应用。他提出,学习分析将改变教育的传播方式,为更好地根据学生的知识储备设计教学提供可能性。通过大数据,我们可以分析学生的学习背景,以此改善学生的学习过程,达到提高学生学习能力的目的。本刊对赫尔教授进行了独家专访,在此特别感谢赫尔教授和华东师范大学的大力支持。     

基于大数据时代电梯标准与规范慕课课程设计方法探讨

本文总结了基于大数据时代慕课、微课的翻转课堂在《电梯标准与规范》课程的教学经验,从教学内容、教学方法、教学改革措施、教学效果等几方面研究探讨。《电梯标准与规范》课程改革不仅取得良好的教学实施效果,也得到行业的广泛认同,为电梯工程专业课程教学改革提供良好的范例,具有一定的借鉴作用。     

大数据时代学习方式的变革与创造性人才培养

随着大数据时代的到来,学习方式发生了变革,影响着创造性人才的培养。传统教学中形成的个体化学习、掌握性学习以及固定式学习禁锢了创造性人格、创造性思维以及创造性能力的发展,从而阻碍了创造性人才的培养。在大数据时代,合作化学习、获取性学习以及移动式学习为创造性人格、创造性思维、创造性能力的形成与发展提供了机遇,助推创造性人才的成长。     

学习分析技术:挖掘大数据时代下教育数据的价值

当前,大数据时代已经来临,教育领域同样积累了海量数据。教育领域已经部署了众多的学习管理系统,在这些软件系统中存储着海量的学习者信息及学习过程数据。如何利用这些数据,使这些数据转变为信息、知识,并为教学决策、学习优化服务,已成为教育工作者以及学习者们所关注的内容。学习分析技术有助于发挥学习过程数据的价值,使数据成为审慎决策、过程优化的重要依据。该文介绍了国内外学习分析技术研究现状,归纳出学习分析技术的关键技术及分析模式,并以实例从不同用户视角包括管理者、辅导教师、学习者展示了学习分析技术在网络学习过程分析中的应用过程。     

大数据时代下慕课发展与思考

慕课为分享资源、创造知识、构建学习网络搭建了平台,为超越时间空间的泛在学习提供了可能。对慕课学习理念与教学模式进行梳理,发现其发展瓶颈,如开发个性化平台的广义成本高、数据处理复杂、教师负担增加、学生参与度低、退出率高等问题。通过研究,对推动慕课可持续发展提出有效途径。     

基于大数据的在线学习预警模型设计——“教育大数据研究与实践专栏”之学习预警篇

学习预警是提升在线学习质量的重要途径。如何基于大数据成功地实现在线学习预警,是在线教育发展过程中亟需解决的重要问题。文章从预警的实现形式、内容与方式、采用的技术算法和工具、成效及不足等方面比较分析了国外五个典型学习预警系统,在此基础上提出了学习预警系统的通用设计框架,并构建了学习预警系统的功能模型和过程模型,最后就在线学习预警系统的设计开发和预警研究提出了建议,以期能为我国在线学习预警系统的建设与发展提供借鉴。     

大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示

“数据驱动学校,分析变革教育”的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型．探索教育变量之间的相关关系．为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现．将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告．对美国国内大数据教育应用领域和案例。以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告．我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用。应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助“大数据”实现真正意义上的个性化学习．进而实现教育公平。     

大数据时代学习分析与高职院校教育改革

面对来势汹涌的大数据时代,如何有效度量、发现、评估与操纵信息化学习管理系统中积累的海量数据,已成为未来高职院校教育改革过程中不可回避的棘手问题。学习分析是大数据时代高职院校教育改革的助推器,是解决这一现实问题的有效途径之一。从高职院校教育改革在大数据时代所遭遇的挑战出发,阐述学习分析技术对高职院校教育改革的推动作用,并从高职院校教育管理、教师教学与学生学习三个方面分析学习分析技术对高职院校教育改革的影响。