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个性化学习探究

大规模在线开放课程MOOC在教育全球化和信息化的背景下广受关注,作为一种新的学习情境,MOOC要获得持续发展需以学习者为中心,满足学习者个性化学习需求。在对学习者类型进行分类的基础上,依据个性化学习特点,分析当前MOOC存在的问题,从课程注册、教学模式、在线交流与评价、测试与成绩等方面提出策略。     

MOOC学习质量立体模型的构建研究 ——基于学习者体验视角的研究

学习者是MOOC学习过程中的直接参与者与体验者,学习者的体验将直接影响着自己是否选择MOOC课程并完成.研究基于用户体验的视角,对MOOC学习质量的概念与内涵进行了理论上的阐述和分析,提出了MOOC学习质量立体模型,并对学习内容的质量、学习交互的质量、学习支持的质量、学习期望的质量及学习感知的质量五个构成要素及其关系进行探讨,以期促进MOOC学习质量的提升.     

面向MOOC的学习管理系统框架设计

大规模在线开放课程（MOOC）是近年来远程开放教育领域出现的一种新兴在线学习模式。它体现了以学习者为中心的教学理念,改变了传统网络课程内容固定、结构化的特征,使学习者获取知识的途径从简单线性转向复杂化、网络化。学习管理系统是远程开放教育的主要媒介,当前大多数学习管理系统框架主要面向传统网络课程,仅支持学习者对课程知识的单方面访问,对以关联主义学习理论为基础,具有更多交互性的MOOC课程模式支持不够充分,因而有必要对当前学习管理系统框架进行改进。面向MOOC的学习管理系统框架,在已有的LTSA模型基础上增加了交互代理和知识代理两个元件,使学习资源数据库的知识可以随课程的进展不断更新,学习者之间可以构建学习网络,通过不同途径获取知识。     

现代网络教育中学习的个别化和个性化

联合国教科文组织将每个人的潜能得到充分的发展作为人的基本权利。从古到今,这些观念反映到教学和学习就是学习者学习的个别化和个性化,实现了学习的个别化和个性化才能真正体现终身学习的要义。现代网络教育因其教育目的、内容、方法的极大丰富和多重组合,学习手段的多元选择、学习支助的日趋完善等为学习者提供更多选择的同时大大推进了学习的个别化和个性化。     

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。     

“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.     

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。     

基于edX开放数据的学习者学习分析

MOOC学习产生的海量数据为教育领域的学习分析提供了基础。基于ed X发布的第一个大规模MOOC开放数据集,使用数据分析方法,从学习者类型分析、学习者特征分析、学习者行为分析三个方面对ed X平台的中外学习者进行了研究,力图多维度展现MOOC学习的实际状况。在数据分析和研究发现基础上,对中国学习者的学习现状及特点、MOOC学习行为中的主要现象以及MOOC数据分析的应用进行了讨论和思考。     

基于GALSRM模型的自适应学习系统体系结构研究

自适应学习系统在本质上是一种支持个性化学习的网络学习环境,能够改变学生"被教育"或"被学习"的弊端,做到从传统的支持教师"教"转向为对学生的网络学习活动提供自适应、个别化支持。本文首先文献综述自适应学习系统一些主要参考模型特点,然后针对其存在不足之处,提出了具有扩展通用性的自适应学习系统通用参考模型(GALSRM),分别对其组成部分用户模型、领域模型、呈现模型、自适应模型以及自适应引擎进行了详细描述。最后,依据GALSRM设计了自适应学习系统体系结构,并对其设计思想、适应过程及实现功能进行分析。该系统能够实现根据学习者在学习风格、认知水平等方面的个体差异提供自适应学习支持,是网络学习系统智能化的发展趋势。     

基于MOOC的网络课程框架设计初探

MOOC是一种不同于传统网络课程的崭新教学模式,它源于网络课程,具有一般网络课程的基本特征,但又独具特色。本文从MOOC课程的框架设计入手,将课程按照课程简介、学习准备、学习单元、学习活动四个部分进行组织,探讨了良好的网络课程框架应该如何设计与搭建。     

基于网络学习绩效的个别化交互设计

随着网络学习的不断深入,网络学习的低绩效问题逐渐显现,研究发现造成网络学习低绩效的根本原因是对网络教学交互的研究缺失。通过分析网络教学交互的特点和分类,以个别化交互为研究对象,从提供个别化学习材料入手,设计了一种个别化交互模型,为学习者与网络课程之间实现个性化互动。     

网络课程资源支持下基于语义Web的个性化主动学习服务研究与实现

针对个性化学习的需求,本文提出了一个网络课程资源支持下基于语义Web的个性化主动服务系统。系统以学习者、课程和资源对象语义建模为基础,从学习者的学习水平、学习目标、学习偏好和学习状态四个方面出发,分别与课程知识、学习资源对象等方面的语义进行匹配和推荐,设计了主动时机和方式决策机制,以实现学习路径与资源对象等的个性化主动服务。实验表明,该系统可以较好地促进学习者课程知识建构,有效地提高学习效率和学习效果。     

军事职业教育MOOC学习行为分析及教学设计研究

大规模开放式网络课程提供跨区域、个性化、多元灵活的学习机会和体验,是军事职业教育的重要支撑。本文以军事职业教育服务平台的学习数据为基础,结合“系统工程原理”MOOC课程,分析学习者视频观看数、完成测试、研讨互动等学习行为的统计规律,建立其与学习效果、课程知识、学习者学历背景等因素间的关联关系,从课程目标、教学内容、交互环节及评价方式等四个方面,开展军事教育MOOC的设计实证研究,为军事职业教育MOOC的设计优化提供有益参考。     

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。     

MOOC在线学习困难与学习支持调查研究——以《红楼梦》为例

大规模开放在线课程（MOOC）为全世界学习者提供了宝贵的学习机会,在线课程的低完成率给学习者带来巨大的困扰,了解学习的困难和提供学习支持对学习者极其重要。以Coursera平台上在线课程《红楼梦》的学习者为调查对象,通过问卷调查与论坛数据分析,结果显示MOOC学习困难集中在内容理解难度大,时间投入多、自我管理欠缺、互评标准把握不准和平台操作等方面,学习者希望从推送相关资料、增加视频交流、提供随时笔记、反馈个性化学习体验等方面得到学习支持。     

个性化网络学习支持系统的构建

现代远程教育存在＂两个远距离＂。一个是教师和学习者的＂物理远距离＂,另一个是教师和学习者共同面对的与无生命的计算机的＂心理远距离＂。物理和心理上的远距离导致教师和学习者、学习者与学习者之间相互沟通困难,学习者与资源之间沟通困难。这种远距离的状态使得现代远程教育缺乏传统教育中师生面对面的交互及情感交流。因此要使学习者的个性化网络学习能顺利进行必须克服这两个远距离。而克服＂两个远距离＂最有效的办法是为学习者的个性化自主学习提供有效支持和人文关怀。个性化网络学习支持系统是指整合了现代网络技术和个性化支持技术的网络学习支持系统,它的本质是为学习者提供个性化的学习服务,使学习者的个性化网络学习顺利进行。概括地说,个性化网络学习支持系统就是为学习者的个性化网络学习提供支持的软件系统。     

面向在线学习的社会化支持服务研究

在大规模在线学习中,个性化学习和信息导航越来越受到学习者的欢迎。由于学习者众多、学习需求多样化和学习资源海量,个体化支持服务已难以满足个性化学习和个性化资源推荐的需求。相关研究表明,将社会化支持服务引入在线学习中,能初步缓解支持服务不足的问题。文章以社会化支持服务的属性和内涵为基础,构建基于掌握学习理论的在线学习环境,深入探讨社会化支持服务框架,并结合学习资源、学习伙伴、领域专家等社会性因素对学习者在线学习产生的影响,设计了社会化支持服务流程和个性化推荐模型,旨在为学习者提供智能、精准的支持服务。最后提出“一体化”的社会化支持服务模式,为研究面向个性化学习的社会化支持服务提供参考。