教师网络学习行为分析及其系统模型探究

对学习行为进行深入地分析,探讨一般学习者网络学习行为的概念和结构,进而演绎出教师网络学习行为的内涵和呈现。教师网络学习行为的系统模型是一个具有多层次和多维度的结构体系,多层次表现为系统内部有多个级别,自上而下由抽象到具体;多维度表现为网络学习行为类型的多样化,包括操作行为、信息处理行为、协同交互行为、作业行为、认知和元认知。     

“职业生涯规划”线上课程学习行为对学习效果的影响——基于J高校780名本科生的调查

为明确"职业生涯规划"课程线上教学的有效性,将线上学习行为划分为浅层行为和深层行为两个维度,学习效果划分为反应层、学习层、行为层和结果层四个维度,对参加该课程学习的780名大一本科生进行问卷调查,并运用SPSS21.0对调查数据进行统计分析。研究结果表明,学生的浅层学习行为表现优于深层学习行为;学习效果的反应层、学习层、行为层呈现递减趋势,学习课程之后目标设定情况发生积极变化;学习行为与学习效果显著正相关,视频完成率、视频学习专心度、拖拽情况、重复学习情况等学习行为显著正向影响学习效果。针对调查结论提出提升职业生涯规划课程学习效果的建议,包括强化线上课程的过程监控、开展线上线下混合教学、引导学生开展职业生涯规划实践等。     

网络课程中学习行为监控系统的设计与实践

本文从网络课程学习者行为监控的角度出发,将行为控制、实时反馈和成果评价统一于一体,构建了学习者学习行为实时监控系统,并进行实践,以期为网络教学提供必要依据。该系统模型包括学习行为控制模块、学习行为成果评价模块和学习行为实时反馈模块等三大部分。     

基于SPSS的高职生学习行为对英语有效学习影响的相关性研究

用问卷方式对1758名高职生的学习行为进行调查,旨在探讨学习行为对英语有效学习影响的相关性研究,从数据分析角度为高职英语教学改革提供借鉴与参考。围绕学习行为设计问卷,对英语有效学习的影响因素归纳为建设性学习与破坏性学习,运用SPSS分析数据和模型构建,研究了学习行为与学习倦怠、同学影响、就业压力以及建设性学习与破坏性学习之间的关联影响。     

经济较发达与欠发达地区远程学习者学习行为调查分析

在远程教育环境中,对处于两个不同经济发展水平区域的远程学习者的自主学习行为、网络学习行为、面授辅导学习行为、小组学习行为以及学习资源使用情况和工学矛盾等问题进行调查和比较分析,将有助于掌握不同经济背景下远程学习者的学习特点,为提升远程教学管理水平提供参考依据。     

大学生微视频学习行为影响因素研究:UTAUT视角

伴随移动学习、碎片化学习、翻转课堂等概念的普及和发展,微视频学习成为学生学习的重要手段。为研究大学生微视频学习的行为规律,以技术接受和使用统一理论(UTAUT)为研究视角,对大学生微视频学习行为的影响因素进行研究。利用社会科学统计软件和结构方程模型对收集到的问卷进行数据分析。研究结果表明:绩效期望、努力期望和社会影响对大学生微视频学习行为具有积极正向的影响;行为意向对使用行为具有积极正向的影响;便利条件对使用行为的影响不显著;性别、年级、网络学习经验对研究模型中潜在变量之间的关系具有调节作用。     

在线讨论中动态学习情绪和认知行为序列的关系研究

在线讨论作为在线学习的重要组成部分,其产生的文本数据可以反映学习者的认知水平、互动质量以及情绪状态。学习情绪影响认知行为,从而影响学习成效,研究学习情绪和认知行为之间的关系非常重要。文章基于Harris等人的情绪分类法和蔡今中的认知分类体系,使用内容分析法和滞后序列分析法研究学习者的动态学习情绪、认知行为序列模式以及学习情绪和认知行为之间的关系。研究表明:困惑情绪和消极情绪会转化为积极情绪,但是中性情绪不会转化为积极情绪;学习者倾向于呈现描述行为和推断或解释行为,且认知行为序列模式具有渐进性特征;描述行为会引发消极情绪,比较行为、推断或解释行为会引发积极情绪。教师可根据学习者的行为转换情况进行适当的指导和干预,以提升学习者的学习效果。     

浅议学习动机与信息技术教学

学习动机为人类行为动机之一,对人的学习行为同样有着重要的影响。学习动机是直接推动人们进行学习的直接原因和内部动力,学习动机支配了学生的学习行为,学习动机可以激发学生一定的学习行为,为学生的学习行为定向,能够使学生维持某种学习行为,对学生学习效率有着非常重要的影响。学生对信息技术学科的学习动机不缺乏,但并不正确。结合学习动机的有关理论对信息技术学科教学中如何激发、培养学生的正确学习动机提出一些看法与思考。     

基于人类动力学的在线学习行为规律分析及建模研究

探究在线学习行为,有助于明晰在线学习本质、改进在线学习过程。已有研究主要聚焦于在线学习行为的外显表征分析,还应关注在线学习行为发生的内隐规律与动因。文章采用人类动力学研究方法,挖掘在线学习行为时间上的规律性,构建教学活动和学习兴趣双重驱动的在线学习行为动力学模型。研究表明学习者群体与个体的在线学习行为规律都具有一定的周期性、阵发性等基本特征,并且在时间间隔分布方面具有显著的重尾特征。模型在解释学习行为发生动因方面具体表现为,学习兴趣的衰减与学习行为发生概率呈负相关,而教学活动的影响与学习行为发生概率呈正相关。在促进在线学习行为中,需考虑任务与协作驱动的教学设计、智能技术支持的资源推荐、基于学习规律的个性化干预等策略,以推动破解在线教育质量难题。     

成人参与在线学习共同体意愿的内在影响机制--基于目标导向行为理论和自我决定理论微视角北大核心CSSCI

以网络为载体构建的在线学习共同体,由于不受时间、地点等条件制约,深受成人学习者的欢迎。学习参与意愿作为影响成人参与在线学习共同体决策的关键因素,正在成为学界关注的焦点。鉴于成人参与学习的行为决策大多伴有明确的目标,且成人学习具有鲜明的自我导向特征,因此以目标导向行为理论和自我决定理论为指导来探究成人参与在线学习共同体行为意愿的内在影响机制,是推进该领域研究的新视角和重要途径。已有研究指出,影响成人参与在线学习共同体意愿的内在变量主要有态度、主观规范、预期情绪、胜任力、关联感、欲望和感知行为控制。为进一步探究这些内在变量与行为意愿之间的关系,通过模型假设、量表编制、信度分析,并运用结构方程模型对研究假设进行检验,研究结果发现:关联感和感知行为控制对成人参与在线学习共同体的欲望有着显著的正向影响,而欲望又进一步正向影响成人参与行为意愿的产生,此外感知行为控制对成人参与在线学习共同体行为意愿有着直接的正向影响。     

基于学习行为模型的学习伙伴推荐方法研究

如何提供合适的学习伙伴进行协作学习,是解决远程学习者学习孤独、提升学习效果的关键问题。文章通过网络教学平台采集数据,提出并建立了六维的学习者学习行为模型,并利用相似度区分相似型学习行为模型和互补型学习行为模型,进而为学习者推荐相似型学习伙伴和互补型学习伙伴,而学习者也可以自主选择学习伙伴。实验结果验证了学习行为模型和推荐方法的有效性。相比已有的分组方式,基于学习行为模型的学习伙伴推荐方法具有可视化、智能性、个性化等特点,更适合大规模网络学习环境下的学习伙伴推荐。     

基于二维象限分析的大学生在线学习行为研究——以混合学习环境下的SPOC实践为例

在线学习环境下学生的全景式行为表现反映着学生的真实学习投入状况,进而折射出线上教学的质量。研究中以混合学习环境下的SPOC实践为例,从在线学习行为的内隐性和外显性特征两个维度构建学习行为分析的象限图,试图对学习者的在线学习投入表现、学习效果以及内隐性和外显性交互影响作用的异同进行较全面的分析。研究发现：（1）在学习投入水平上,作业类学习任务达到较高的行为投入,而自主选择类的行为投入较低。（2）在线学习投入的学习效果上,全面投入类行为的学习效果要优于主动投入类行为和被动投入类行为的学习效果;而主动投入类行为和自我管理类行为的学习效果又要优于规律投入类行为和绩效投入类行为。（3）从学习行为内隐性与外显性交互影响的作用来看,当行为内隐性和外显性都呈现为高投入时,学习效果与行为投入趋于一致;当行为内隐性和外显性高低投入不一致时,学习效果并不理想。     

信息技术采纳视角下的网络学习行为实证研究

理性行为理论认为个体行为是由个体动机和意图决定的。网络学习作为一种行为现象,其发生的前提之一是学习者采纳技术环境开展学习的愿意,这种学习意愿直接影响着网络学习行为的发生和预期的学习效果。本文从信息技术采纳视角,以理性行为理论、计划行为理论和技术接受模型为理论框架,重点从心理因素、技术因素和资源因素三个方面建立了网络学习行为发生的前因模型,并采用结构方程模型(SEM)统计方法,以实证的方式分析了影响网络学习者学习行为发生的因素,测量了该模型的解释能力。     

在线课程资源动态生成与应用的影响因素研究

文章以优化在线课程学习资源、提升在线课程质量为目标,以学习资源动态生成与应用为切入点,采用问卷调查法,以H校在线课程学习者为调研对象,从课程学习环境、课程预设资源、教师教学行为和学生学习行为四个维度开展调研。研究发现,可以从技术可靠性的学习环境、多元个性化的预设资源、教师适时的指导和反馈行为、学生自主学习和探究互动等方面,提高在线课程学习资源动态生成与应用的策略。     

基于教学过程感知的行为计算

从教与学的行为数据中洞察教与学的行为规律,打破现有的以经验为主、人工分析课堂教学行为,转为以大数据为支撑的智能化教学行为计算,已成为智能时代教学行为分析的重要趋势。研究从教与学行为的视角切入,梳理传统课堂教学行为分析到广义学习行为分析的历程,结合行为计算,提出教学行为可计算的概念,构建教学行为计算的通用框架,并梳理学习者与参与者、学习者与环境、参与者与学习成就、学习环境与学习成就四个研究方向。大规模教学行为数据的获取、表征、挖掘和呈现,将为实践教学提供指导,助力智能时代新型教学模式和教学过程的构建。     

Web2.0环境下学习行为的基础——网络自主学习形态研究

Web2.0时代的网络学习具有鲜明的个性化、社会化和分布式等特点,网络技术、新媒体技术的迅猛发展引起人们对泛在学习、移动学习等新型学习模式的关注,在这些新型学习模式中贯穿着一个重要的学习行为基础——基于网络的自主学习.本文通过对网络自主学习行为的要素和本质特征的深入分析,从交互行为和学习活动两个维度将网络自主学习行为划分为信息获取、知识加工、沟通交流和评价反馈四类行为并总结了对应的网络应用形式.     

开放学习环境中学习行为投入与认知投入的实证研究

基于学习分析视角,文章从学习行为投入与认知投入两个方面对开放学习环境中的学习者进行描述,并以学习行为投入评测框架和认知投入编码框架为研究工具,利用定性、定量研究方法对408名课程学习者产生的数据进行分析,结果表明:行为投入呈现成绩导向特征,且存在5种类型;中等认知投入水平学习者占比大、类型多为总结型;与同伴交互会促进认知投入水平提高;行为投入、认知投入与期末成绩存在显著正相关的线性关系。探究开放学习环境中的学习行为投入和认知投入,旨在从学习者层面为开放学习环境建设提供新思路。     

学习与超越:农民工学习行为探究

学习行为是农民工流动到城市之后的重要适应行为,通过深度访谈调研其学习行为,概括总结出了农民工学习行为的特点及其学习行为中存在的问题.由此,为激发农民工的学习行为,社会、教育机构、农民工自身都应采取相应措施,做出努力.     

基于edX开放数据的学习者在线学习行为分析

教育数据挖掘指通过分析学习者的学习行为记录和归纳学习者的行为特点,以提高教育质量的一种学习分析方法。在大数据时代下,网络课程学习者产生的大规模学习行为记录为教育数据挖掘提供了充足素材。以edX开放数据集为基础,使用数据分析方法,针对平台中本科学历用户获证概率最低的问题,分别从学习目的及兴趣、学习者类型、学习行为特征3个方面进行分析,深入探讨各种学习行为特征之间的相关性以及对学习效果的影响,为在线课堂平台建设者针对不同用户群体优化课程设计、改进个性化学习管理系统提供参考。     

建构主义学习理论与运动员英语教学策略研究——以一项运动员英语学习行为调查为例

采用问卷调查方法调查了常州以及苏州地区高水平运动队共73名运动员的英语学习现状,尤其是英语学习行为,主要包括课内学习行为、课外学习行为和课外交际行为。结合建构主义的基本学习理论,阐述其对运动员英语教学的启示作用,探索英语教学的策略,以期为以后的运动员英语教学提供借鉴。