在线学习平台全程性多元可视化学习评价研究

在线学习平台累积存储了大量学生用户的学习数据,以MOOC为主的高校在线学习平台却没有很好地利用这些数据进行综合性学习分析与评价,现有的学习评价体系也不足以有效激励学生,也难以反映学生的综合素质能力.教育大数据可视化可以图表等形式将学习数据直观地呈现出来,便于教师发现教育教学数据中包含的认知规律及行为模式或其他信息,从而...     

在线学习中学习者深度学习的影响因素研究——以“幼儿园教学中信息技术应用案例评析”课程为例

学习者通过深度学习能够促进高阶思维能力发展,以实现知识在不同情境下的迁移应用。影响学习者深度学习的因素主要包括学习动机、学习投入、合作学习、学习环境、学习反思5个方面。通过构建在线学习深度学习影响因素模型,发现学习动机、学习环境、学习反思与深度学习的知识迁移显著正相关;合作学习对深度学习的知识迁移无显著影响,对能力培养有显著影响;学习投入对能力培养无显著影响。因此,可以从合理设置合作学习项目,提问和作业提交环节注重提升学习者反思能力设计,改善平台学习环境建设3个方面来提升在线学习中学习者深度学习的效果。     

基于大数据的在线学习预警模型设计——“教育大数据研究与实践专栏”之学习预警篇

学习预警是提升在线学习质量的重要途径。如何基于大数据成功地实现在线学习预警,是在线教育发展过程中亟需解决的重要问题。文章从预警的实现形式、内容与方式、采用的技术算法和工具、成效及不足等方面比较分析了国外五个典型学习预警系统,在此基础上提出了学习预警系统的通用设计框架,并构建了学习预警系统的功能模型和过程模型,最后就在线学习预警系统的设计开发和预警研究提出了建议,以期能为我国在线学习预警系统的建设与发展提供借鉴。     

基于大数据的在线学习平台建设研究

随着大数据的兴起,将大数据引入教育领域,改善现存的教学问题,促进教育信息化的发展已是大势所趋.文章采用文献分析法,通过分析大数据在建设在线学习平台的优势,促进个性化学习的发展,从在线学习平台的学习推送模块、学习诊断与干预模块、学习评价模块和教育决策模块的建设四方面分析如何将大数据技术引入在线平台建设中,改善现有的在线学习平台的弊端,使在线学习平台更加符合学习者个性化的学习需要,进而促进在线学习的发展.     

基于大数据的在线学习平台建设研究

随着大数据的兴起,将大数据引入教育领域,改善现存的教学问题,促进教育信息化的发展已是大势所趋.文章采用文献分析法,通过分析大数据在建设在线学习平台的优势,促进个性化学习的发展,从在线学习平台的学习推送模块、学习诊断与干预模块、学习评价模块和教育决策模块的建设四方面分析如何将大数据技术引入在线平台建设中,改善现有的在线学习平台的弊端,使在线学习平台更加符合学习者个性化的学习需要,进而促进在线学习的发展.     

在线课程常态化混合式教学设计与实践研究——以Moodle平台“信息化教学”课程为例

通过在线课程常态化混合式教学设计,重构混合式教学课程资源,加强学习支持服务,关注实践应用过程,进而促进学生深度学习.有效的学习资源、学习活动设计、精准学习干预能提升学生学习效果,突出学生的主体性,促进学生自主学习,能有效培养学生的网络学习习惯.     

在线考试系统的设计与实现——以云南国土资源职业学院为例

互联网技术的发展为教育领域的变革带来了深刻影响,在此背景下,设计在线考试系统并进行应用,不仅能够对传统的考试模式进行优化,而且有利于推动考试工作呈现出更为公平与更为公正的特征。云南国土资源职业学院在线考试系统呈现出了较高的通用性与实用性,文章以此系统为例,对在线考试系统设计与实现中的系统设计需求、系统用例、系统结构设计进行了研究与探讨。     

在线学习过程监控系统设计与实现

针对目前在线学习存在的学习效率低下问题,分析了影响在线学习效果的因素,提出了加强学习过程监控,提高在线学习效果的观点,并从登录次数、在线时长、学习内容、浏览页面、学习交互等方面,阐述了在线学习监控系统的数据库的设计和系统的实现方法。     

学员特征对干部在线学习影响初探——以上海干部在线学习城为例

干部在线学习是干部学习的一种新模式,上海干部在线学习城是我国最大的省市级别干部在线学习网站,具有一定的代表性.本文通过对2009年度上海干部在线学习城学员基本情况的统计和分析,剖析年龄和性别对干部在线学习流失率、学习完成情况(通过率、学分与学时)、偏向的考核类型、网络学习行为(考试次数、学习次数、弃考数、弃学数)、学习效率、学习持续性等的影响,从而得出若干干部在线学习的规律特征,并提出相应对策建议.     

初中生物核心知识可视化的深度学习——以“鸟”的优化设计探究实践为例

新课标倡导教学过程重实践,通过有趣的生物小实验设计、生物模型制作和手绘生物图等学生活动设计,培养学生跨学科实践的能力,使学习的过程体现知识联结、思维生成和迁移应用,实现指向深度学习的思维可视化,激发学生的学习兴趣,促进学生的理解记忆,发展学生的核心素养。     

数据驱动的在线学习倦怠预警模型研究与实现

在线学习倦怠是学习者由于学习压力等因素影响而产生的一种倾向于逃避学习的消极心理状态,对其进行有效识别与适时预警是实现高效在线学习的重要途径.鉴于此,文章首先确立了在线学习倦怠的内涵与结构维度,并基于学习倦怠量化表征依据分析构建了数据驱动的在线学习倦怠预警模型;然后从在线学习倦怠预警过程出发,详细阐述了数据驱动在线学习倦怠预警的实现方案;最终依托iStudy学习平台完成了在线学习倦怠预警系统功能的设计与开发,并以H大学在线学习者为研究对象进行系统应用和实证分析.实践效果表明,该预警模型可以有效降低学习者倦怠水平并显著提升课程学习效果,为在线教育中的学习倦怠评估与智能化预警奠定了一定的基础.     

留学生在线学习系统的设计与实现

在国家进一步扩大来华留学生规模的大背景下,各高校如何克服生源质量、师资力量、硬件投入、软环境建设等方面的不利因素,迅速提升留学生教育质量,跟上教育国际化的时代步伐,已成目前留学生教育中一个重要的工作。留学生在线学习系统目的是为了方便留学生自主学习,同时辅助任课教师对留学生进行课外教学,最终实现任课教师、学生及管理员端的登录验证、学生选课、在线学习、用户管理、课程论坛等模块的相关功能。     

“微信+微课”在线学习平台设计研究——以高职信息技术课程为例

高职信息技术课程主要学习计算机基础知识和基本操作技能,高职学生信息技术的基础不同,针对高职信息技术课程差异化教学问题,设计并开发“微信+微课”在线学习平台,应用于教学过程中,实现微课发布、问卷调查、投票、关键词回复、在线答疑等功能。在线学习平台丰富了教师教和学生学的手段,在提高学生学习兴趣的同时,也提高了教师的信息化水平。     

在线学习对通信工程本科专业网络学习行为的研究——以桂林航天工业学院通信工程专业为例

针对网络远程教育存在的学习效率较低、动机不太明确、教师和学生互动少、效果不理想等问题,本文采用CMC内容分析法(Computer Mediated Communication,CMC)对在线教育平台上的交互情况进行了归类、总结和分析,客观地了解与分析了通信工程本科专业的网络学习行为,进而提高了在线学习的教学质量。     

基于Web在线学习系统的设计与实现

分析了在线学习系统的功能及设计思路,详细阐述了该数据库设计思路.     

Python数据可视化的优势——以《三国演义》为例

随着大数据时代的到来,为了快速地获取有价值的数据及发掘蕴含在数据背后的信息,研究人员对数据可视化技术进行了大量研究。通过文献分析,研究了数据可视化的发展历程,探索了常用的几种数据可视化工具,重点介绍了Python的优势。同时基于高中信息技术教材,通过实例探究,呈现了通过Python实现文本数据及数值数据可视化的优势,旨在为数据可视化提供参考。     

在线考试系统设计与实现——以市政设计院考试系统为例

针对目前中国市政工程中南设计研究总院(以下简称中南市政院)考试模式存在的问题,提出并开发了一套适合在设计院内联网使用的在线考试系统。着重介绍了该系统的设计、开发过程及系统实现关键技术。