网络学习中反思性学习及模型研究

为实现网络学习中的有效学习,文章在了解国内外反思性学习研究的基础上,从哲学的角度对反思及反思性学习做了重新认识:反思是一个过程,更是一种能力,是支撑整个反思迭代循环过程的能力集合体;反思性学习是一种内在内容不变,外在形式随时代不断变迁的传统学习策略。其次,以班杜拉三元交互决定论为理论基础,通过对网络学习与传统课堂学习进行比较分析,对影响网络学习中反思性学习的因素做了初步探究,并尝试构建了网络学习中反思性学习模型。     

社交网络高校用户参与度的影响因素研究

随着互联网进入Web2.0时代,以人人网、微博为代表的社交网络作为人们交流、娱乐的途径,受到越来越多网民的喜爱。其中,高校用户作为社交网络的积极参与者,具有重要的研究价值。但用户黏性差,流失量大的问题一直困扰着社交网络的发展。以技术接受模型（TAM）为理论基础,从高校用户参与度的三个主要的决定因素：感知有用性、感知愉悦和重合度,以及三个外部因素：信息性动机、社会交互和自我展示入手,运用结构方程模型,研究分析影响社交网络高校用户参与度的决定因素和外部因素,以及它们之间的相互关系。结果表明,“熟人网络”、信息以及自我展示对社交网络用户参与度有着重要影响。     

研究型大学本科生课程学习参与度的影响因素及提升策略研究

本科生的课程学习与教学质量是人才培养的关键一环,是我国研究型大学建设世界一流大学与一流学科的基础。本研究从学生参与度理论入手,基于本科生学情调查数据,对四所研究型大学的本科生课程学习参与度的五个维度——课下自主学习、课堂投入、师生互动、生生互动、课程认知内驱力的现状与影响因素进行考察。研究发现,不同个体特征本科生的课程学习参与度有显著差异,但明确的学术志趣与正向的课程学习经历可以减少或消除差异。小班互动分组式的教学方式以及较高的课程质量是本科生有优良课程参与表现的关键,并且其还通过学术志趣间接对课程学习参与度产生影响。因此,高校可从群体学习特征、专业认同、教学方式、课程质量等方面入手提高本科生课程学习参与度。     

基于Claroline平台的网络课程学习社区的模型设计

本文在建构主义学习环境理论、系统化教学设计理论以及认知学徒制和合法边缘性参与理论指导下,结合网络课程学习社区的组成要素,以教育技术学导论课程为例,探讨基于Claroline的网络课程学习社区模型的设计与构建.     

基于混合式学习的在线学习参与度现状研究

在“互联网+”时代背景下,学习参与度成为衡量学生是否积极参与学习活动和任务的重要指标之一,混合式学习使教学更具优势。基于混合式学习的研究视角,以A大学为例,通过问卷及平台数据进一步验证学生特质、结伴效应、教师推动、课程认知、学习平台对学生在线学习参与度的影响,并由此提出相关策略,以期提升学生在线学习效果。     

全局学习视域下提升学生英语学习参与度的实践研究

教学实践告诉我们,英语教学中,学生"被动迎合""浅层次参与"的现象是普遍存在着的,且无论是理论还是经验都认为这种现象是不利于学生学习的。于是,想方设法让学生参与学习活动就成了教师们努力的方向。为此,我们可以从"全局学习"的视角出发,将英语学习当作"玩全局游戏",同时为学生提供"门槛体验",创造"机会文化",建立"困难学理",从而提高学生英语学习的参与度。     

网络课程的学习适应初探

任何课程的学习都存在着学生与课程之间的适应问题。网络课程在面临普通课程适应问题的同时，还需要面临网络技术，网络环境，网络文化等因素对课程学习的诸多影响。网络课程的学习适应是一个多层次，复杂的认知适应过程，从网络课程的设计角度出发，文章提出，学习者与网络课程之间应该在课程观，课程技术和课程实践三个层次上相互适应。     

提高当代大学生学习参与度的因素分析

随着高等教育改革的推进,当代大学生学习有效性问题被越来越多的提到,而制约学习有效性或者说大学生学业成功能否实现的一个重要因素就是学生能否积极地参与到学习中来。而学生学习参与度又有众多制约因素,本文从学业挑战、积极的互助式学习、师生间的有效互动、形式多样的学习实践和支撑型的校园环境五个方面阐述他们对提高当代大学生学习参与度的有效作用。     

网络环境下大学生主动学习参与度的研究

随着信息技术的发展,数字化学习资源的丰富,越来越多的学生参与了网络课程的学习,那么,学生能否适应这种学习方式,学习质量如何,大学生主动参与网络学习的程度有多少,是本文研究的主要问题.本文通过对广州中医药大学医学、理学、工学、管理学、经济学,文学约500名本科生进行问卷调查,并对部分学生进行访谈,了解普通高校大学生在网络环境下主动学习参与度,并对出现的问题进行思考和提出解决方案.     

大学英语自主学习中教师参与度研究

新的大学英语教学模式应以现代信息技术．特别是网络技术为支撑,使英语教学不受时间和地点的限制朝着个性化学习、自主式学习方向发展。但另一方面,自主学习的独立性是相对的;在教学实践中,学生在诸如学习时间、学习内容、学习标准等方面并不可能完全由学生自己决定,他们也不可能完全摆脱对教师的依赖。自主学习并不等同于放任自流。在新型的英语自主学习教学模式下,教师如何参与自主学习将成为教学改革研究的重点。     

高职院校学生在线学习投入与在线学习倦怠研究

基于对高职院校学生的随机抽样调查数据,通过描述性统计分析和结构方程模型进行研究。结果显示:在线学习投入对在线学习倦怠和在线学习满意有较大正向影响,在线学习倦怠对在线学习满意有较小的负向影响;学习动机和学习专注对在线学习满意有较大正向影响,学习精力对在线学习满意有很大的正向影响;情绪低落和行为不当对在线学习满意有很大的负向影响,低成就感对在线学习满意有较大正向影响。基于研究结果,从课程系统性改革、强化技能训练、参与技能大赛方面提出建议。     

A Study of Detecting Student Engagement Modes in an Online Learning Platform

In this paper, we used the platform log data to extract three features (proportion of passive video time, proportion of active video time, and proportion of assignment time) aligning with different learning activities in the Interactive- Constructive-Active-Passive (ICAP) framework, and applied hierarchical clustering to detect student engagement modes. A total of 840 learning rounds were clustered into four categories of engagement: passive (n = 80), active (n = 366),constructive (n = 75) and resting (n = 319). The results showed that there were differences in the performance of the four engagement modes, and three types of learning status were identified based on the sequences of student engagement modes: difficult, balanced and easy. This study indicated that based on the ICAP framework, the online learning platform log data could be used to automatically detect different engagement modes of students, which could provide useful references for online learning analysis and personalized learning.     

在线学习投入的分析模型构建及应用研究

研究表明,在线学习投入是影响学习绩效的关键要素,开展在线学习投入研究可以为学习者提供针对性的教学干预和过程性的学习支持.研究通过对不同维度进行分析,构建了在线学习投入分析模型,并以中国大学MOOC"教育传播学"为例探究在线学习投入与学习绩效之间的关系.研究结果显示,在线学习投入中的认知投入、情感投入和社交投入与学习绩效呈显著正相关关系;在线学习普遍存在浅层的认知投入和无效的行为投入;积极的情感投入和社交投入能够有效提升学习绩效.     

基于在线作业数据的学习行为投入画像构建研究

学习者画像是描述学习者特征、实现智能化推送、实施个性化教育的重要基础.如何挖掘并利用在线学习平台中的数据构建学习者画像是当前亟待解决的问题.研究以在线作业为目标场景,以在线学习行为投入为切入点,构建了以参与、坚持、专注、学术挑战和自我调控为主要维度的分析框架和测量指标,利用7695名小学生在线作业数据进行了27个测量指标的有效性验证,采用K-Means聚类方法对在线学习者的行为特征和结果特征进行了标签分类,形成了四类学习者的群体画像,提出了相应的学习指导建议.研究发现,学习者的学业成绩与作业行为投入之间存在显著相关,不同的行为投入平台指标与学业成绩呈现不同的相关性,学习品质相关指标与学业成绩呈现强相关.因此,在线教育平台应通过画像技术,持续跟踪学习者的在线学习行为投入,评估学习者的学习品质,提出个性化的指导建议,推送精准化的学习资源,进而提升学习者在线学习效率.     

Student Engagement and Student Learning: Testing the Linkages*

This study examines (1) the extent to which student engagement is associated with experimental and traditional measures of academic performance, (2) whether the relationships between engagement and academic performance are conditional, and (3) whether institutions differ in terms of their ability to convert student engagement into academic performance. The sample consisted of 1058 students at 14 four-year colleges and universities that completed several instruments during 2002. Many measures of student engagement were linked positively with such desirable learning outcomes as critical thinking and grades, although most of the relationships were weak in strength. The results suggest that the lowest-ability students benefit more from engagement than classmates, first-year students and seniors convert different forms of engagement into academic achievement, and certain institutions more effectively convert student engagement into higher performance on critical thinking tests. *A version of this paper was presented at the annual meeting of the American Educational Research Association, San Diego, April 2004.     

高职学生在线学习投入量表构建与实证分析

学生的学习行为投入是影响学习效果的重要因素。为了了解疫情防控期间高职学生在线学习行为投入现状,在学习行为投入、在线学习行为投入内涵界定及测量研究的基础上设计了6个维度的高职学生在线学习行为投入测量量表,并基于学校电子商务学院2018级237名学生在安徽省网络课程学习中心(e会学)平台上进行在线学习的系统后台数据以及课后针对学习过程调查的问卷数据,对20个测量指标进行描述性分析、阶段性变化分析以及与终局性在线考试成绩进行相关分析。最后提出有效激发学生在线学习行为投入的实践启示,包括强化线上教学的过程管理;丰富线上教学设计,激发学生学习积极性;坚持线上教学的高要求。     

Student Engagement and Student Learning: Examining the Convergent and Discriminant Validity of the Revised National Survey of Student Engagement

The present study examined the relationships between student engagement, represented by two versions of the National Survey of Student Engagement (NSSE) and self-reported gains in learning. The study drew on institutional-level data from participating institutions in 2011 and 2013. The objective of the research was to compare evidence of convergence and discrimination for the two versions of NSSE using canonical correlation analysis. Results indicated that both versions of NSSE provided clear evidence of convergence in that student engagement measures were significantly and positively related to perceived gains in learning. However, only the most recent version of NSSE provided strong evidence of discrimination (i.e., differential relationships between engagement measures and self-reported learning outcomes). Thus, the revised NSSE appears to offer substantial advantages for institutions interested in more nuanced understandings of the relationships between student engagement and perceived learning outcomes. Implications for educators, with goals of enhancing student learning, and for researchers, who often compare complex sets of data, are included.