基于用户体验蜂窝模型的MOOC学习APP体验优化研究

MOOC已成为我国教育信息化发展的热点,而移动教学平台是MOOC可持续发展的技术基础。基于用户体验蜂窝模型构建MOOC学习APP体验框架,以学习者视角体验国内外MOOC移动终端。研究发现,移动MOOC平台在学习支持服务方面进行了有益探索,但在整体功能完备性方面仍存在较大提升空间。从学习者视角提出优化建议,以构建强交互、重体验、个性化的学习环境：加强讨论区功能,建立实时互动功能;优化界面功能模块,明确目标定位;完善学习导航,明确学习任务;关注无障碍学习,满足终身学习需求;规范版权归属,保护用户隐私;提供个性化服务,满足个性化学习需求等。     

MOOC学习者个性化学习生态设计框架

被喻为校园海啸的MOOC以其注册门槛低、资源开放、异步呈现和无约束使用等特点吸引了大量来自世界各地的、不同目的和背景的学习者。但这些特点决定了MOOC要获得可持续发展,必须满足学习者的个别化目的,支持学习者的个别化学习路径,支持和促进学习者的自主性、开放性、反思性、创造性和个性化学习。因此MOOC的设计必须支持和促进学习者的个性化学习。基于这一理念,本文在深入分析MOOC学习本质和特点的基础上,尝试对MOOC学习的生态设计框架进行建构,对MOOC设计框架的四个组成部分以及如何实现这四个部分进行了详细论述,以期为MOOC进一步的研究和实践奠定基础。     

MOOC自主个性化学习环境设计的策略研究

MOOC以其独特特点和独特优势如低注册门槛、资源开放在线及使用异步无限制等,吸引了来自世界各地的、大量不同背景、不同特征和不同目的学习者。这就使得MOOC要获得可持续发展,并最大化其存在价值,必须满足学习者的个别化需求和目的,支持和促进学习者的自主个性化学习过程和学习结果,因而MOOC学习环境必须支持和促进学习者的个性化学习。该研究对支持和促进学习者自主个性化学习的MOOC学习环境设计的策略进行了深入探究,以期对MOOC研究和实践的发展有所裨益。     

基于MOOC的自主个性化学习环境设计策略研究

在MOOC环境下的学习者有其个性化的目标和需求,这就使得其要想获得可持续性发展,并使其存在的价值最大化,因此在MOOC学习环境建设过程中就必须支持并促进学习者的自主个性化学习过程和学习结果。该文将自主个性化学习与MOOC学习环境建设相结合,深入探究MOOC学习环境设计的策略研究,以期支持并促进学习者实现自主个性化的学习,从而充分发挥MOOC最大的教育优势。     

基于iOS系统的MOOC学习APP优化策略研究

以现今移动终端工具使用的高普及率和学习者趋向碎片化的泛在学习习惯为背景,从用户视角对国内外6个具有代表性的MOOC学习APP进行评价。参考EduTools网络教学平台分析评价指标与德国MOOC设计质量保障标准（N=205）两个指标,归纳整合了MOOC学习APP评价指标,对MOOC学习APP进行多维度的对比分析并作出评价。以此为参考提出MOOC学习APP的4点优化策略,即整合人机交互界面、优化关联功能兼容性、加强用户间互动交流、增加学习分析可视化,以期为MOOC学习APP的应用与建设提供参考。     

论劝导游戏及其对劝导技术伦理困境的超越

劝导游戏是利用"程序修辞"的方法去立论进而改变玩家态度和行为的电脑游戏和技术人工物.其中,程序修辞指的是劝导游戏通过"过程表征"去刻画和表达驱动现实事物或系统如何运作的方法和逻辑(即程序性);该表达是以三段论省略式的形式立论的,玩家通过与游戏程序的交互从而填补省略式缺失的前提(即修辞性).由于劝导游戏是劝导技术应用于电脑游戏后的结果,那么也极有可能会引发与劝导技术类似的侵权和操控伦理困境.劝导游戏试图从两方面超越上述困境:用过程表征等内容建构游戏世界,并把游戏世界作为玩家后续进入现实世界的实验室和缓冲带;利用程序修辞为设计师和玩家提供了 一个沟通对话与民主协商的机制和平台.     

基于Web数据挖掘技术的远程教育系统构建

本文针对当前远程教育系统的不足,结合Web挖掘技术,探讨了基于Web数据挖掘技术的远程教育系统框架,包括个性化教育平台、远程教育网站的设计、在线考试系统以及在线智能答疑等功能,以充分发挥网络教育中的优势,提高网络教育的质量。     

基于学习分析技术的MOOC学习者智慧管理模块设计研究

MOOC已经成为网络开放教育与传统学校教育资源高起点、高质量建设典范,对于创新在线教育和学历教育的发展产生了深远的影响。然而MOOC学习过程中的高辍学率和低参与度仍然是当前面临的主要问题之一,文章引入学习分析技术理念,从学习者视角出发,提出设计MOOC学习者智慧管理模块,设计了学习者用户、教师用户和管理用户三类登录用户及其可实现功能,构建了MOOC学习者智慧分析层,进一步设计了MOOC资源智慧服务流程,旨在实现MOOC平台资源个性化呈现、学习者数据智慧收集与模型转化、MOOC平台资源生态化发展的目标。     

混合技术下MOOC推荐系统的架构设计与算法实现

近年来,MOOC平台课程数量呈指数级增长,如何根据学习者的特征从海量课程中快速为其推荐个性化的学习资源已成为MOOC平台亟待解决的问题。分析了近年来国外MOOC推荐系统研究热点,介绍了MOOC混合推荐系统的四种算法,实现了以个性化搜索引擎和以语义推荐为主的四层架构设计和功能算法,并通过“电动汽车”案例进行流程解释和测试。测试结果表明,该系统具有较好的使用效果,利用关联开放数据云技术和语义推荐算法能够有效地扩大数字教育资源的搜索范围,为学习者推荐更多需要的课程或学习资源。     

“中国式MOOC”概念探讨及平台优化策略研究——基于中文MOOC平台的调查分析

“中国式MOOC”概念在我国教育技术界的提出和展望,是基于对国外MOOC发展的分析和升华而来的,这种理论研究拓展到宏观层面,关乎MOOC如何在“中国模式”这一特定环境下立足,并由实践层面的中文MOOC平台构建直接制约.在廓清“中国式MOOC”对学习者个性化需求满足和课程文化负载的基础上,以学堂在线、超星慕课等六大中文MOOC平台为对象,以实际的网站监测为手段,系统地得出了六大平台在网络环境、教学平台、网络课程和教学支持等方面的现状;以六大平台的学习者为调研对象,采用问卷调查法对其学习环境的总体现状进行了调查分析,得出当前学习者对中文MOOC平台满意度水平较低的结论.针对其中较为突出的教师支持、内容设计和技术支持问题,以客观的MOOC教学实例为依据,提出深化责任意识、契合关联MOOC、关注学习体验的优化措施,拟在提升对中文MOOC平台认识的基础上从理论和实践的双重层面对我国后续的MOOC事业提供绵薄之力.     

教育大数据环境下基于学习画像的个性化学习路径设计研究

在线学习环境下,探索符合学习习惯和偏好的学习活动路径能够降低学习者学习盲目性、提升学习者的课程体验。研究以教育大数据为背景,以MOOC为研究案例,以个性化学习路径为研究内容,通过对学习结果分类理论、教育目标分类法以及三维目标分类理论的分析、对比、归纳、借鉴,对MOOC平台学习者行为数据进行了维度划分,并从态度和认知两方面入手构建了包含学习兴趣、知识水平、综合能力三个维度的学习者学习画像特征模型。在此基础上,通过交叉使用Apriori All算法和贝叶斯网络对平台行为数据进行差异处理,使其转化为具有信息价值的具体数值,设计出了学习画像与个性化学习路径拟合系统。在此基础上,运用蚁群算法实现个性化学习路径的生成与推荐,为学习者提供精准的学习路径指导,降低学生迷航率。研究结果表明:基于学习画像的个性化学习路径推荐具有精准性;学习画像可以实现MOOC环境下平台数据和学习者之间的耦合;交叉使用多种算法实现不同维度数据的差异性处理,使数据分析、处理、应用具有合理性,是实现个性化学习路径生成推荐的良好基础。     

高校网络信息管理平台的研究

阐述了基于DNN的高校网络信息管理平台的设计方案,实现了方便的网站整体规划,灵活的设置和定制功能,使系统成为一个个性化、特色化的信息平台.对网络信息管理平台框架、模型、使用的协议等进行了研究和探讨.     

劝导式技术的伦理审视

劝导式技术属于新的文理交叉领域,意指能够影响乃至改变人的观念、态度或行为的人机交互技术,已经被广泛应用于我们生活的方方面面,并取得了明显的社会效果。但是,技术劝导产品的新颖性、隐藏性、多态性等特征会掩盖劝导意图、限定用户的自由选择权,也会使用户处于不利地位,使“成瘾”变成新的“鸦片”。避免这些伦理问题的发生,需要对劝导式技术的研发与应用进行全过程的伦理审查。由数据驱动的算法系统的随机性、不确定性等技术性“漏洞”及其多重能动者会对责任归属等提出挑战,应对这些挑战需要超越理论伦理与应用伦理二分的观念,拓展责任概念的语义和语用范围,从被动负责的技术伦理转向积极担当的技术伦理。     

在线学习平台视频功能对比与未来研究构想

在线视频课程的发展,使得与之相关的研究逐渐兴起。文章以视频功能作为切入点展开研究,从学习者体验的角度,将在线学习平台的视频功能分为查看、互动、导航和交互四大类。同时,文章选取MOOC平台、公开课网站和商业学习网站三类在线学习平台加以分析,梳理各类视频功能的应用情况,结合典型网络视频播放平台视频功能的调查,总结出具有应用潜力的视频功能,并为研究者开展有关视频功能的研究提供初步构想。     

智能虚拟助手的教育应用研究

智能虚拟助手是基于人工智能的对话式智能服务,是构建"对话即平台"的信息系统核心,已受到教育领域的关注。文章在梳理已有研究成果的基础上,分析了智能虚拟助手所具有的自然的人机交互、便捷的知识获取和完善的技术生态三个特征及其对教育产生的价值。在此基础上,文章探讨了智能虚拟助手的学习支持功能,从个性化学习、问答交流、学习分析的角度进行了研究,并分析了其具体应用案例。最后,文章对智能虚拟助手在教育领域应用面临的问题和未来发展进行了讨论。     

面向高校教学创新实践的大数据服务平台研究

针对现有MOOC和SPOC平台存在的问题,文章结合高校教学创新实践与高水平教学团队建设对教学服务平台的需求,基于Paa S框架设计了一种支持高校教学创新实践的大数据服务平台。该平台包括弹性云计算平台、服务层和用户层,支持基于情绪感知大数据的教学诊断和基于平台大数据的教学行为分析,有针对性地为高校教师的教学创新实践提供技术支撑平台和评价反馈服务等。同时,该平台既可用作高校通识教育类和公共选修类课程的混合教学平台,也可为优秀MOOC课程和知名教学团队的建设提供技术服务。     

基于自我决定理论的MOOC平台认知工具研究

随着MOOC在全球快速规模化发展,MOOC辍学率高这一问题日益突出,MOOC学习者的学习动机逐渐引起了国内外学者的关注。认知工具是远程学习者访问MOOC的重要媒介,基于此,文章以自我决定理论为指导,试图从学习动机的视角,探讨MOOC平台认知工具的需求、设计及应用:首先,结合MOOC学习需求,简单介绍了自我决定理论的基本框架,重点介绍了基本需求理论;其次,从自主需求、能力需求和归属感需求三个方面,分析并设计出10余种MOOC平台的认知工具;最后,探讨了MOOC平台认知工具应用的基本策略。     

活动理论视角下MOOC学习活动设计研究

活动理论强调教学活动过程的实施要以学习者的学习活动为中心,学习活动的设计对于信息技术环境下学生的学习效果和效率有着重要影响。大规模在线开放课程（MOOC）作为一种新的在线教育模式,实践了以学习者为中心的教学理念,革命性地颠覆了传统课堂的组织与管理方式。与传统网络课程相比,MOOC更强调教学模式的完整性．并以优质的教育资源和良好的师生交互点燃了国内外众多学习者的参与热情。为此．通过以活动理论为指导,结合学习活动设计的基本框架和MOOC的特点,分析MOOC学习活动的类型、学习资源和环境、学习者角色以及分布于社会网络中的交互信息等因素,尝试构建一个MOOC环境下学习活动设计模式,为MOOC课程在国内的设计和开发．提供理论框架和实践参考。     

基于MOOC的FPGA硬件类课程远程实验教学平台设计

针对传统计算机硬件类课程实验教学受时间、场地、硬件设备等限制的问题,探索基于在线交互实验的计算机硬件类课程实验教学手段,设计并搭建基于MOOC的FPGA远程虚拟仿真实验教学平台.该平台支持学生随时随地在线学习和实验,解决时空限制问题,提高了实验设备利用率;支持使用FPGA教学的多门硬件类课程的在线实验,实现了课程间的衔...