防疫期间教师信息化教学能力培训的策略分析——基于28所职业院校的案例

根据“停课不停学”要求,职业院校纷纷开展春季学期在线教学。为探究职业院校教师培训的现状、特征及对策,文章采用质性研究的扎根理论取向的研究方法,对28所职业院校的在线教学调整方案或在线教学质量报告与相关新闻报道等进行了编码分析,从方案与规划、内容与形式、支持与保障、效果与评价四个维度对职教教师培训现状及特征进行分析。研究发现,疫情期间职业院校出台的方案多属于临时性、应急性文件,培训的层次较为初级,欠缺系统的方案与规划;培训内容覆盖面广,偏重在线教学技术;院校鼓励全员参与培训并对线上教学能力薄弱的教师进行重点帮扶;以校内常设培训部门为工作主体、非常设工作组为主导,与校外教育类科技公司深度合作,积极赋能教师自我培训;培训效果以学分认证及在线课程开设为主。研究者根据疫情期间教师线上培训的特征,尝试建立职教教师信息化教学能力培训的策略模型,希望为日后职业院校教师培训工作提供参考。     

基于虚拟网站集的高校实验教学支持环境的研究与设计

本文在调研高校实验教学支持系统的现状和分析高校实验室管理及实验教学特点的基础上,提出了基于虚拟网站集架构的实验教学支持环境,并介绍了该支持环境的设计目标与设计原则、系统结构、功能特点和系统实现的技术方案。     

基于知识管理的大学数字校园的概念、架构和策略

本文对数字校园的目标与内涵进行了分析,提出了数字校园的5E架构,强调了数字校园的五个主要应用方面,即数字化学习(e-Learning)、数字化科研(e-Science)、数字化管理(e-Management)、数字化服务(e-Service)和数字化生活(e-Living),明确了资源库对于数字校园中教学与科研支持的基础作用.本文运用知识管理的思想和方法对数字校园的5E架构进行了修正,认为组织体系与技术系统是其两个基本支柱,并在最后提出了数字校园的构建策略.     

教育技术学科点建设的系统分析和发展策略

从系统工程的思想和方法的视角,将学科点的建设问题看作是一个具有多种目标变量、控制变量和环境变量的系统优化问题,可以把影响学科点建设的因素分为三类:学科产出(目标变量)、学科状态(控制变量)和学科环境(环境变量),将学科点的发展策略视作对上述系统的动态控制手段。通过采用案例分析的方法,对基于上述系统模型结合国内外三个教育技术学科点的发展状况和策略进行了分析,结果表明:该系统模型较好地说明了教育技术学科点建设中各种影响因素之间的关系以及学科点特色形成的机制,据此归纳总结了教育技术学科点的发展策略。     

基于Web的远程答疑系统

本文讨论了构建基于 Web的远程答疑系统的几个关键问题 ,即 :数据可视化、答疑智能化和对学生问题的统计分析 ,并阐述了“清华教育在线”远程答疑系统的结构、功能和实现方法     

基于增量学习算法的混合课程学生成绩预测模型研究

基于在线学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情,制定差异化的教学策略,然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩迸行预测难度很大,尚处于探索中.文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的"高活跃型混合课程"学生在线行为数据,采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型,研究发现:(1)增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中,获得预测结果准确率最高(75.1％);(2)相较于批量学习随机森林算法,增量学习算法在数据样本量较多的数据集中预测结果准确率更高;(3)当样本数量达到一定规模后,预测结果准确率波动减小、稳定性增强.本研究采用增量学习随机森林算法预测混合课程中的学生成绩,不仅取得了较好的预测准确率,而且解决了新增数据后模型的稳定性问题,将有助于模型的迭代优化,提高模型的通用性,以及可持续追踪学生在不同学期的学习行为特征.     

基于B／S模式的研究生招生管理系统的研究与设计

近几年来各个高校的研究生报考人数急剧增加,加上相关的数据采集量增加,传统的手工处理方式已经无法满足当前招生工作的需要：另一方面自2005年教育部启动统一的硕士招生报名系统以来,大部分已经应用的招生管理系统已经无法实现和教育部招生系统的无缝衔接。通过对当前已应用研究生招生系统的调查和研究,结合研究生招生流程的特点,构建出与教育部招生系统实现无缝衔接的能够涵盖整个招生工作过程的研究生招生信息管理系统,最终达到提高高校的信息化水平和高校研究生招生工作效率的目的。     

教育场景驱动的高校数据治理

教育数字化转型的重要任务之一是通过数据治理提高教育治理能力,当前数据治理呈现出场景化和智能化的趋势,但是以管理和标准为核心的静态治理理念难以适应应用场景的数字化转型和创新。该文首先从数据治理的视角探讨了教育场景的概念和特征,然后分析了当前高校教育场景数据治理中存在的数据不够“大”、数据不够“好”、数据未尽其“用”三个核心问题,提出高校教育场景驱动的数据治理方法和治理流程,教育场景中的原始数据经过数据资产化、数据标准化、数据要素化三个关键环节演化为具有计算属性、组织属性和教育属性的场景数据资产,作为关键要素进入到教育教学过程中,从而形成良性循环的数据资产生态,充分发挥数据资产的教育价值。     

新技术的"恰当运用"

Web2.0和移动终端给社会人际交流带来了空前的便利,也对教育教学产生了重要影响,许多研究者开始关注新技术引发的热点问题.不少学者认为,在教育中应恰当运用技术,无论研究层面还是实践层面都不能只热衷追逐潮流,尤其不能炒作新概念和新名词.从一些学术会议反映的情况来看,目前大部分研究关注的焦点,除了上述热点问题外,还有一些"传统"问题,主要体现了以下特点:     

高招后续数据处理系统开发核心问题研究

高招后续数据处理系统是各高校在招生实践工作中,为解决全国普通高校招生网上录取应用软件高校子系统功能局限而定制开发的扩展系统。本文结合高招实际工作,就高招后续数据处理系统开发过程中的五个核心问题：设计目标、功能需求、总体结构、数据库构建和系统部署进行了深入研究．提出了构建高招后续数据处理系统的可行技术方案。