汉语学习APP互动性调查与分析

随着手机、平板电脑等智能移动设备的普及和网络技术的进步,汉语学习APP不断涌现,为汉语学习者提供了汉语学习的新途径,在国际中文教育中发挥着非常重要的作用。互动性是评价汉语学习APP优劣的重要指标之一。根据我们的调查发现,目前汉语学习APP在互动性方面存在以下问题：缺乏对学习者进行水平测试的功能,互动性功能间缺乏整合,社交平台不规范、活跃度也不够,缺乏有效的问题反映与解决机制,对启发性教学不够重视以及竞争机制不够健全。据此,我们可以从以下几个方面提高汉语APP的互动性：1.根据学习者的需求增加拓展学习功能;2.增强学习内容的情境性;3.提高学习内容的准确性;4.完善问题反馈和解决机制;5.设计学习的竞争功能;6.健全在线交流平台的运行机制;7.加强互动性功能的整体化建设。     

基于学习分析的在线学习用户画像研究

画像技术在当前精准营销中的应用非常广泛,而其在教育领域尤其是在线学习者的特征识别方面研究较少。文章从学习者的一般特征、学习准备、学习风格、行为特征四个方面对学习者进行分析,提出在线学习者画像描述的总体框架。同时,通过机器学习对在线学习行为数据进行挖掘,文章分别从以上四个方面对学习者画像进行建模研究,重点讨论了学习风格的建模过程,并通过对在线学习者个案分析,阐述了学习者画像在指导学习资源精准推荐、评估在线学习者学业失败或退出风险等方面的应用,为个性化教育实施提供了实践案例。     

差分隐私保护的学习资源学习热度推荐

如何降低学习隐私的泄露风险,是在线学习面临的一个亟待解决的问题。文章首先揭露了基于学习资源学习热度的推荐系统的形成与隐私泄露风险问题;针对此问题,文章基于差分隐私保护理论,提出了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐方案,即对学习资源推荐值进行差分隐私保护处理后再发布结果;最后,文章通过问卷统计分析和实验对比分析,验证了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐效果。差分隐私保护的学习资源学习热度推荐的运用,既能保护学习者的学习隐私,又能保留较高的数据可用性,有利于促进在线学习的安全、健康发展。     

在线讨论中学习者批判性思维研究

在线讨论作为在线学习的主要活动形式之一,其产生的文本可以反映出学习者批判性思维水平。文章借助恩尼斯的FRISCO批判性思维编码体系,使用内容分析法和滞后序列分析法对S大学本科生一门课程的在线讨论文本进行分析,深入研究学习者批判性思维的变化情况。研究发现:在线讨论能够促进学习者批判性思维产生积极变化,学习者的批判性思维水平逐渐由低等级向高等级发展。教师可根据学习者的批判性思维转换情况进行适时的干预和引导,提高学习效果,助力学习者批判性思维的发展。     

网络在线学习监控探析

在线学习是一种师生分离的自主学习方式,它对学习者的自主性、独立性、自我控制能力提出了很高的要求。对学习者的学习进行监控,可以帮助学习者知晓自己的学习情况,及时进行反思,有效地提高在线学习效率。本文在分析了在线学习监控意义的基础上,提出了在线学习监控框架,并对各部分内容监控的实施进行了相关阐述。     

指向学习者归属感的在线学习社区构建

在线学习归属感是衡量学习者在线学习情感投入的重要指标。基于此,通过分析在线学习归属感的影响因素并构建了指向学习者归属感的在线学习社区模型,利用文本挖掘、协同过滤、可视化等技术进行了深入的阐释,就研究模型的关键问题进行了探讨并提出了相应的建议,以期为增强学习者在线学习归属感的后续研究提供借鉴。     

开放教育学习网在线课程学习体验的现状及改进策略——以福建开放大学为例

在线课程学习是开放教育最主要的学习方式，在线学习体验是衡量学习者在线课程学习有效性的重要指标，基于问卷调查法，对福建开放大学859名在籍学习者在线学习体验情况进行调查，结果显示福建开放大学学习者在线学习体验整体良好。但学习者在线学习体验在男女性别、专业类别、学习时长等方面存在显著差异。分析结果表明平台的不稳定、支持服务的不完善、信息化学习技能欠缺、课程内容过于封闭等问题影响了在线学习体验，可分别从平台体验、学习体验、效果体验三个维度提出改善学习者在线学习体验的策略。     

基于不同学习风格类型的大学生在线学习交互研究

随着网络教育的迅速发展,在线学习为学习者提供了个性化、资源共享和师生间双向交互等优势。文章针对网络中不同学习风格学习者的差异,从参与交互行为的频率和深度两个因素进行了实验研究,分析了影响学习者学习绩效的主要因素,以此提出了在线学习的交互策略。     

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。     

混合学习环境下学习者的在线自我调节学习潜在剖面分析及行为过程挖掘

混合学习强调线下课堂教学和线上自主学习的混合以实现优势互补,其中学习者的在线自我调节学习能力显得异常重要。文章旨在揭示学习者的在线自我调节学习能力存在哪些潜在类别,不同类别学习者是否具有不同的在线自我调节学习行为过程模型,以及这对于在线自我调节学习环境的设计有何启示。研究首先对239名学习者的在线自我调节学习能力进行测评,然后使用潜在剖面分析方法对测评数据进行分析,发现样本学习者可以分为高、中、低三种不同水平的自我调节学习剖面类别。然后分别对三种类别学习者的在线自我调节学习行为数据进行过程挖掘,研究发现:(1)学习者的自我调节学习能力更多体现在执行阶段的行为上;(2)中高水平自我调节学习者的在线学习行为表现出更强的认知和元认知策略;(3)高水平自我调节学习者体现出更有效的时间管理策略与更强的整体规划能力。因此,在线自我调节学习环境需要引入自适应支持机制,为学习者提供适应性的过程和策略支持。     

工具型对外汉语学习APP调查研究

汉语学习APP是互联网时代衍生的新型汉语学习方式,学习者可以通过它享受随时随地的学习服务,已经成为颇受国内外汉语学习者欢迎的新选择。文章拟对目前市场上出现的工具型对外汉语学习APP软件的使用情况展开调查研究,根据用户体验分析,总结市面上工具型对外汉语学习APP现状,并提出改进意见。     

学习风格对在线学习交互程度影响的实验研究

交互是在线学习的灵魂,在线学习交互程度包含交互频度和交互深度两个方面。学习风格的差异是否会影响学习者的在线学习交互程度及其学习结果,已经成为在线学习交互研究领域的热点问题。本研究首先通过理论分析提出假设:学习风格会影响在线学习交互程度及学习效果,然后通过实验研究验证假设。研究根据Kolb的学习风格分类模型对被试对象进行分类,并使用QQ群作为交互工具,对一段时间内的教学实验数据进行分析。参与交互的频度以学习者在QQ群中的发言数量(条数)来考察,并使用内容分析法将学习者的发言内容划分为简单分析类、分享资源类、探讨问题类以及情感交流类等四种类型;以学习者发布探讨问题类发言的数量来衡量其参与交互的深度,并运用方差分析法对实验结果进行验证。本研究得出以下结论:学习风格直接影响在线学习交互的频度和深度;学习风格对学习绩效并没有造成直接的影响;交互的频度对学习绩效的影响也不显著,交互深度对学习绩效的影响非常明显。基于此结论,参与在线学习的教师应该关注学习者的学习风格差异,改变交互方式和交互策略,从而改进在线学习者的交互绩效。     

避免“规模陷阱”:成人在线学习的问题与策略——基于国内外119篇实证研究文献的分析

在线学习为成人学习者提供了多样、灵活的学习形式,推进了全民终身学习构想的实现,但也暴露出诸多问题。基于此,文章以国内外119篇实证研究文献为研究对象进行分析,首先从社会环境、在线课程、学习者个体三个层面梳理了成人在线学习存在的主要问题,并构建了成人参与在线学习的整合模型,以呈现其在不同学习阶段面临的主要学习障碍。针对这些问题,文章提出了支持成人在线学习的具体策略,包括加强成人在线学习的宣传广度和政策支持力度、营造终身学习良好氛围,降低平台使用操作门槛、优化课程教学设计,增加预备性学习、提供必要的课外干预和支持。文章的研究有助于深化成人在线学习理论、提升成人在线教育质量,可避免成人在线学习陷入只有规模而没有实效的陷阱。     

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。     

考虑泄露风险的在线平台隐私收集策略研究

消费者使用在线平台时会留下隐私信息,是否应当收集消费者隐私并从中获利成为平台企业面临的重要问题。本文通过构建多阶段动态博弈模型,研究政府对隐私泄露施加惩罚的情况下在线平台的最优隐私收集策略。研究结果表明,如果不存在隐私泄露风险,在线平台总是选择收集消费者隐私,且“隐私占比”随着单位隐私价值递增,随着消费者隐私敏感度递减;相反,如果因为发生隐私泄露而遭受惩罚,则仅当惩罚力度较小时平台才有收集消费者隐私的动机。福利分析表明,当隐私泄露的惩罚相对较小时,收集消费者隐私是帕累托改进的。研究结果对于在线平台的隐私收集策略选择和利润来源的聚焦提供了一定的借鉴,也为相关部门制定隐私监管政策提供了参考。     

基于全脑模型的在线学习者学习行为序列分析

基于全脑模型,文章首先将D大学教育技术学专业参与Moodle平台"计算机网络"课程学习的102名在线学习者分为逻辑型、组织型、交流型和空想型等四种思维类型;随后,文章利用GSEQ软件,采用滞后序列分析法,分析了不同思维类型学习者的学习行为序列,并重点解读其转化路径,得出结论:逻辑型学习者、组织型学习者的学习行为序列均为网状结构,前者更为关注学习内容,而后者更为关注学习任务;交流型学习者、空想型学习者的学习行为序列均为线性结构,前者更为关注同伴信息,而后者更为关注学习结果。基于此,文章最后针对基于全脑模型的在线学习提出了相关建议,以期为在线学习平台设计、路径和资源推荐、深度学习引导提供参考,并推动在线学习的进一步发展。     

开放教育在线课程学习体验调查研究

在线课程是远程开放教育的主要载体,是远程开放教育质量保障的重要基础.在线课程资源的使用者是开放教育学习者,从学习者的课程学习体验入手,能深入了解在线课程教学的现实情况.本研究以G区域学历教育学习者为研究对象,围绕学习者的学习经历、行为、感受和情感态度等开展学习体验调查,对研究数据采用统计描述法与内容分析法进行分析.分析结果表明:课程内容不契合学习需求、学习活动参与性不强、学习支持服务不到位等问题影响了在线学习体验.据此,分别从课程内容、教学活动、学习支持三个维度提出具体的建议,包括提高课程内容的实用性、适用性、先进性;完善互动环节的实施策略;提升学习的自由度和学习效率,提供时间管理帮助等.     

基于SOM聚类法的在线学习分析研究

在E-learning学习领域,在线学习系统中大量的学习资源往往会让学习者难以及时获取适合自身的个性化学习资源。当前在线学习行为方面的研究主要关注根据学习者的学习行为和知识水平提供适切的学习资源,但学习者学习行为的差异性、学习资源的多样性和学习导航链接的复杂性成为自适应学习环境系统构建的限制因素。因此,有必要利用学习分析技术来分析学习者的相关数据,进而深入了解学习者的学习行为,并组织和维持在线学习系统中储存的学习资源。文章基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)聚类法提出了一种自适应学习环境框架,该框架有利于分析学习者相关数据并构建学习内容模型,为学习者提供适合自身需要的学习内容,最终取得高质量的学习成绩。随着E-learning中学习数据的日益增长,为了保证E-learning中学习者的学习质量,非常有必要对这些大量的学习数据进行分析,这也成为当前教育研究中的热点问题,文章有助于在E-learning环境中对学习者进行及时有效的大数据分析。     

学习者视角下高教在线开放课程建设的影响因素研究

国内外已有的在线课程质量评价标准有很多,但对于学习者来说,影响在线课程质量的最重要的因素是什么？文章通过发放调查问卷和对学习者的访谈,调研在线课程学习者关于在线课程的学习体验,以期为提升在线课程质量提供参考。通过对3901份有效调查问卷数据和对5位受访者的访谈文本采用描述统计法与内容分析法进行分析,得知可以着重从这四个方面提升在线课程质量：增强视频课程的实用性与时效性、提升主讲教师在视频课程中的教学能力、设计合理的视频课程媒体表现形式、以及实施有效的学习过程监督管理。     

对外汉语教学汉字学习类APP的分析与改进

汉字学习类APP是外国学习者用来学习汉字的重要工具,也属于对外汉语教学中的广义教材。近年来,汉字学习类APP的数量和质量均得到迅速发展。从IOS系统APP store中127款汉字类APP筛选出45款综合面向外国学习者开发的APP,总结目前汉字学习类APP所取得的成果,并从APP命名检索、内容系统性、人机交互设计、程序趣味性等角度分析现有APP的特点、存在的不足。最后,提出软件优化和创新的建议。