發(fā)布時間：2020-06-18 09:45

【摘要】：教育信息化2.0時代,面向數(shù)據(jù)密集型教育新范式,將教育轉(zhuǎn)化為以教學和學習理論為支撐、大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、計算和模型為手段的科學成為教育領(lǐng)域新呼聲�！皵�(shù)據(jù)”作為教育信息化2.0特征之一,是分析決策之基,蘊含巨大教育變革潛力。教育數(shù)據(jù)挖掘和學習行為分析從數(shù)據(jù)中獲取新知新智,賦能教與學的模式創(chuàng)新、評價精準、決策科學,助力教學質(zhì)量提升。學習行為序列分析是學習分析的重要組成部分,近年來走進研究者視野。本研究通過分析不同腦偏好風格學習者行為序列并結(jié)合不同深度學習者行為序列,挖掘?qū)W習者行為規(guī)律,為智能化在線學習平臺完善與優(yōu)化、深度學習引導等提供參考。研究主要包括以下內(nèi)容:(1)梳理國內(nèi)外學習行為分析和學習行為序列分析研究現(xiàn)狀,確定研究目標和意義,為后續(xù)研究提供理論和實踐依據(jù);(2)結(jié)合學習平臺功能特征和其他研究中相關(guān)學習行為編碼框架,確定本研究行為編碼規(guī)范,收集、清洗和編碼有效學習行為;(3)通過HBDI和深度學習問卷調(diào)查結(jié)果對學習者進行分類,借助Moodle平臺收集學生在線學習數(shù)據(jù)�；�于此,利用GSEQ軟件分析不同類型學習者在線學習行為序列,探尋學習行為規(guī)律。行為序列分析在金融、電子商務(wù)、醫(yī)療、游戲等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,已受到在線教育研究者的關(guān)注。挖掘?qū)W習行為間的相關(guān)性將為精準化學習路徑分析、自適應(yīng)導航設(shè)計、深度學習引導等提供數(shù)據(jù)依據(jù),基于腦偏好風格研究在線學習行為序列將為大規(guī)模個性化在線學習研究提供新的思路。
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G434
【圖文】：

圖 1-1 研究內(nèi)容及思路1.4研究思路和方法研究方法主要包括文獻研究法、問卷調(diào)查法和定量分析法（滯后序列分析法）。其中，文獻研究法是在文獻綜述階段，對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻進行檢索收集、整理、分析，以了解研究現(xiàn)狀、明確研究意義并指導研究實踐。問卷調(diào)查法在研究實施階段進行，采用 HBDI 問卷和深度學習結(jié)果量表調(diào)查學生腦偏好和深度學習結(jié)果，并基于此對研究對象進行分類，為后續(xù)研究做準備。滯后序列分析法應(yīng)用于行為數(shù)據(jù)分析階段，分析學生學習行為先后順序和行為發(fā)生頻率，結(jié)合問卷數(shù)據(jù)，研究不同腦偏好和不同深度學習者學習行為共性與差異，為教與學提供依據(jù)。

協(xié)作策略等提供指導。型未來學校實驗室于 2018 年 11 月發(fā)布的《中國未來學習是以腦科學為支撐的學習，研究手段和研究方發(fā)人們對學習產(chǎn)生全新的認識，推動學習方式發(fā)生ann）于 1976 年在基于大腦研究創(chuàng)造性來源的實驗 Whole Brain Model，HWBM），并研發(fā)全腦優(yōu)勢測Dominance Instrument），測評人的大腦思維優(yōu)勢和 等人的研究表明，大腦由左右腦構(gòu)成，左右腦均具序、理性思考運作的空間，右腦是直覺、視覺、綜。Herrmann 在研究大腦結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造性的關(guān)系時受分，上半部分屬于大腦區(qū)域，下半部分屬于邊緣系感和人際行為，并進一步研究四個區(qū)域的思維類型構(gòu)緊密相關(guān)，在此基礎(chǔ)上提出全腦模型（如圖 2-1

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本文編號：2719059