智慧学习空间中学习行为分析及推荐系统研究

智慧学习空间是智慧学习理念下构建的学习空间新形态,学习分析是智慧学习中不可或缺的组成成分。文章围绕智慧学习过程中面向学习者对于知识内容的"呈现与获取"、"个性化建构与拓展延伸"两大环节以及学习者所处的学习状态,构建了学习行为分析及推荐系统。该系统利用W eb挖掘技术,从学习内容、学习路径和空间使用记录三个方面针对智慧学习过程模型中的学习行为进行数据分类挖掘,通过与优秀学习者路径及路径知识点相关学习行为进行相似性比对,为学习者进行个性化学习推荐路径。     

智慧学习环境下学习分析的理论模型及其机制

智慧学习环境为学习者提供了个性化学习服务。在智慧学习环境中,学习分析技术是其关键技术之一,因此开展学习分析模型的研究是为学习者提供个性化服务的重要基础。文章通过对国内外学习分析模型要素的综述,以联通主义学习理论、学习目标划分理论、数据分析方法及教育评价与测量理论为基础,从学习数据变量、学习数据类化、学习数据处理和学习测评服务四个方面建构了智慧学习环境下学习分析的理论模型,并据此提出了学习服务智慧化导向下的学习分析机制:多源动态学习数据的高效采集和存储机制、多模态异构学习数据的智能管理和分析机制、多通道分析结果的模型自适应反馈机制。文章所提出的学习分析理论模型及其机制,将提高智慧学习环境下学习分析的有效性。     

面向智慧教育的学习环境计算框架

学习者跨场域学习的趋向,要求场域割裂的被动教育服务转变为情境联通的主动学习支持服务。然而,当前学习环境的技术生态尚不具备应对复杂学习情境的个性化服务能力。如何将学习环境中的各种智能化服务在智能与知识层面无缝协同,构建一个开放互联的学习环境,已成为智慧教育的重要研究议题。学习环境计算是解决学习环境设计、评价与优化的基础,也是面向智慧教育的基本计算问题之一。面向智慧教育的学习环境计算框架,在学习情境模型、智慧学习环境功能模型的基础上,通过学习环境计算赋能智慧学习环境,并基于典型学习情境实现智慧学习环境的技术及资源部署,支持从规模化教育向数据驱动、情境化、个性化的智慧教育生态转变。其核心功能可分为三大部分：学习情境的表征与建模、教学策略的生成与推荐以及学习绩效的分析与评测。教学实验是学习环境演化的基础。基于教学实验的学习环境计算演化模型,通过基于教学实验的教学策略验证和基于自学习算法的教学策略库增强,可以实现对真实多场景学习环境的优化。目前基于学习环境计算框架构建的“教学管评测”相关应用已累计服务数亿人次,已应用到个人自学、协作学习、课堂听讲等学习情境中,并已开展面向动机激发与行为干预的学习...     

智慧学习环境下学习画面情感的自适应调整

为了在智慧学习环境下实现自适应情感交互,文章首先构建了基于学习者情感的学习画面情感自适应调整模型,并依托此模型开发了原型系统。随后,文章以济南市X中学的98名学生为研究对象,采用准实验研究法,通过学习者情感所占比例分析和问卷数据统计分析,验证了文章提出的假设成立,即智慧学习环境下学习画面情感自适应调整能够提高学习过程中学习者积极情感所占的比例,并能激发学习者的学习兴趣。在智慧学习环境下自适应调整学习画面情感,为解决智慧学习环境情感层面的自适应交互问题提供了新的思路与方法。     

网络学习行为个性化引导的研究

通过对网络学习中学习者在感觉通道、学习材料、学习环境和思维方式等方面偏好的分析,构建网络学习者学习风格特征结构模型。以此模型作为理论依据,提出对网络学习者学习行为进行采集、诊断和个性化引导的方法,并设计网络学习行为个性化引导系统。     

一个泛在学习资源自适应推荐模型的设计

泛在学习环境中,学习资源自适应推荐模型尝试将情境感知技术和数据挖掘技术引入泛在学习环境下的学习资源推送服务领域,通过感知学习者周围的环境、设备的变化,挖掘学习者的过往情境数据,借助个性化的推送规则库,在海量的学习资源中快速定位到最适合学习者的资源,并推送给学习者,帮助学习者建立真正无缝的泛在学习体验。     

情境化的泛在学习资源智能推荐研究

情境感知是泛在学习的本质特征,为学习者提供情境化、个性化与差异化的资源服务已成为泛在学习领域一个新的研究议题。文章采用个性化推荐视角,研究了泛在学习情境的形式化表征,构建了情境化的学习资源推荐模型,阐述了情境化资源推荐的一般过程,并就情境化资源推荐的关键问题进行了分析。     

智能教育下基于情境感知的自适应学习系统构建

伴随着大数据和人工智能在教育领域的渗透和融合,个性化学习成为当前和未来教育关注的焦点,而自适应学习系统为个性化学习提供了一种实践路径.在分析自适应学习基本模型的基础上,结合自适应超媒体系统通用模型AEHS,引入了学习情境,构建了基于情境感知的自适应学习系统模型.为了提高自适应结果的精准性,根据学习情境中的学习者要素、时间要素、空间要素和设备要素,对学习者进行学习情境分组,以此为基础,通过学习者模型、领域模型和教学模型的协同作用,在自适应引擎的驱动下,生成自适应学习结果.最后,结合动态变化的时间因素,提供了个性化资源推荐的实现思路.     

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。     

智慧教育环境下的个性化学习：过程模型与实践路径

个性化学习一直是教育追求的目标,其本质要求是关注学生的个性差异,发展每一个学生的优势潜能。文章在阐述智慧教育环境内涵的基础上,分析了智慧教育环境对个性化学习的支持作用,并提出了智慧教育环境下个性化学习的过程模型及其实践路径,以期为智慧教育环境下开展个性化学习提供理论基础和实践指导。     

自主·合作·探究:学生学习方式的转变

自主、合作与探究学习是新课改倡导的学习方式和我国学习方式转变的方向。为了研究中小学生学习方式转变的现状及其影响因素,笔者对分层抽取的440名教师和14 406名学生进行了问卷调查,结果发现:中小学生的学习方式在一定程度上发生了转变,但自主学习与探究学习有所欠缺;女生、低年级和城市学生的学习方式转变相对较好;教师获得的教学支持、教学自主权和教学方式对学习方式转变具有显著的正向影响,而对以成绩为导向的教学能力却产生显著的负向影响;学生的母亲学历、同伴关系、师生关系、内在学习动机等对学习方式转变具有显著的正向影响,学业压力越大越不利于学习方式的转变。因此,应促进教师专业发展,增强教育管理的民主性,提高学习活动的针对性,建立良好的学习环境。     

研究性学习与探究学习、发现学习、自主学习的关系

目前人们对既有一定联系又有所区别的研究性学习、探究学习、发现学习、自主学习进行了许多理论研究和实践探索,但在对它们内涵的界定和彼此关系的看法上,却说法不一.因此有必要把这些问题整理、分析清楚,以便人们更好地对它们进行理解和应用.     

“体验式学习”与研究性学习——兼与刘俊利先生商榷

《历史教学》2005第1期刊登了刘俊利先生《基于实践的研究性学习反思》，对于研究性学习主阵地在“课堂”；“标准”下的“多元”；灵魂是“问题”等认识，本人原则上认同。但有些具体问题的看法不敢苟同，如“体验式学习不能归属研究性学习范畴，它与探究式(研究性)学习、有意义接受式学习一起构成当前中学历史学习的三大主要学习方式。”我认为至少在认识上有以下三个误区：     

大学网络教学师生互动的调查分析

运用自编问卷对51名教师和100名学生进行了大学网络教学师生互动状况的调查。结果发现:师生均认为网络环境下师生的互动更灵活和广泛,但由于网络技术等客观条件的限制,这种互动较表层,深度不够,缺乏情感上的沟通。其中,学生的认同度更趋一致,教师除在年龄上差异显著外,在教龄、性别、学历、所教学科及职称上也存在一定差异,年轻的、教龄不长的女性教师认为大学网络教学师生互动性更强。     

主动学习与学习动机

现代教育十分强调学生以主动积极的心态投入学习对于教学活动以及学生自身发展的重要性。针对小学阶段学生学习动机发展的年龄特点，我们认为，应当将各类动机结合起来，着重培养小学生的认知内驱力，以此使学生养成主动学习的习惯。     

论创知学习与终身学习

创知学习就是创造新知识、新思想、新理论、新方案、新活动、新方法、新技术的学习，它不仅是人的本质和人的自身生存与发展的需要，也是社会发展的需要；它与传统学习有本质区别；创知学习和以创知为基础的终身学习是人类学习的新境界；要搞好这两种学习，就必须改变观念，营造良好的学习环境，掌握新的学习方法和完善终身学习制度。     

论学习型组织与终身学习

学习型组织是一个能学习、有行动的团队组织 ,自从上个世纪 90年代彼得·圣吉 (PeterSenge)的《第五项修炼》一书问世后 ,学习型组织的理念对于终身学习产生了深刻的影响。学习型组织在现实社会各个层面中得以充分利用 ,促进各类团队终身学习的持续发展 ,以最终实现学习化社会为目的     

终身学习与学习化社会

建立学习化社会，实现终身学习，是进入知识经济时代世界各国的必然选择。它一方面要求学校向社会开放，为各类社会成员提供多种、多次受教育的机会，形成开放、灵活、发达、完备的终身教育体系。一方面要求创建学习型组织、学习型家庭、学习型企业、学习型社区，形成人人学习、终身学习的环境和氛围，使学习成为基本的生存和发展方式。     

RBL的学习设计

本文针对基于资源的学习(Resources-Based Learning,RBL)所存在的问题与挑战,提出了基于学习设计的解决问题的对策和方法。文中分析了目前RBL的学习设计模型、RBL资源的选择和资源的学习支持属性等几个关键问题,提出了RBL学习设计中的学习环境设计模型、RBL中的资源生命周期及再生资源的循环模型,为深入开展RBL的学习设计提供了新的设计思路与方法。     

论学习自由与研究性学习

学习自由是学术自由的一个重要组成部分，也是世界高等教育的重要理念，它不仅在历史上对高等教育实践产生过重要影响，而且对当今的高等教育实践仍具有重要价值。鉴于学习自由的实践尚受到各种因素的制约，通过研究性学习实践学习自由是一种必然选择。