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实验教学有关在职毕业论文范文 跟实验教学平台相关教育决策调查类在职毕业论文范文

分类:毕业论文 原创主题:实验教学论文 发表时间: 2024-04-11

实验教学平台相关教育决策调查,本文是实验教学有关毕业论文开题报告范文跟实验教学和实验教学平台和调查研究有关在职毕业论文范文.

摘 要:以实验教学平台为基础,进行相关数据的收集与整理.研究学习者在线学习行为,实现全面地记录、跟踪、掌握和可视化学习者的不同学习特点、学习需求、学习基础和学习行为.将学习者个性化的学习轨迹动态呈现.管理者通过平台提供的各种数据,得到关于学习者的各种信息数据,并进行相关管理、预测和决策.

关键词:实验教学平台;教育决策;学习行为分析;成绩预测;学习者行为特征

中图分类号:G436文献标识码:A文章编号:1672-7800(2018)07-0054-02

收稿日期:2018-05-17

基金项目:湖北经济学院2017年校级教学研究项目(2017043)

作者简介:李春艳(1980-),女,博士,湖北经济学院实验教学中心高级实验师,研究方向为云计算、虚拟仿真.

实验教学平台及其相关的数据收集分析后台,是很重要的一种综合实验教学辅助工具.它利用学生在线学习的种种行为、习惯、时间等数据,分析总结出学习相关的喜好、利益相关、时间曲线等重要数据.教育管理者通过挖掘分析总结这些虽零散但重要的数据,对课程和系统平台进行合理开发、科学调整,并改进自身教学方法,旨在促进当今高校教育信息化进程的同时,提高学习者学习效率和成绩.

1学习者预测与干预相关

与教育相关的数据挖掘与分析是一门新兴学科,关注从大量乃至海量数据中挖掘出对教育者和学习者有用的信息[1],并以此信息为基础,对学习者的行为进行分析和适当的干预,以此提高教育管理和学习的效率.学校实验教学平台的内容丰富、形式多样,包含视频形式的实验教学内容展示、实验软件的在线和下载使用、实验作业的提交和批改、在线互动等学习功能,可以很好的满足数据的收集需求,为数据分析打下很好的基础.对使用实验教学平台上的学习者的学习行为与相关成绩预测可以分为以下4类.

(1)成绩预测.根据系统提供的学习者的在线有效学习时间,学习的具体内容,学习的互动情况,进行综合分析作为预测学习者是否能够通过课程要求取得成绩等级的一个潜在特征.

(2)课程通过率预测.根据系统提供的每个学习者的学习时间,看学习视频的时间、是否使用实验软件、是否完成相关作业几个因素,判定学习者直接退出课程或者不及格的机率.然后判定整个课程学习者的群体特征,预计课程被学习的整体情况.

(3)干预预测.当整个课程的通过率预测非常低的时候,需要从多个方面进行干预.包括在总体上将学习内容细化,多增加视频内容和与学习者多互动.在个体上要识别学习困难者,有针对性的对他们进行提醒和帮助.通过增加互动,提高这些边缘者的学习信心和动力,提高通过率.

(4)提前因素预测.主要是分析显性因素,例如知识背景、年纪等,影响课程通过率或失败率.当跨院系或者跨年级的学习者进行选课情况出现,需要针对这些预计会有难度的学习者,进行提前性的引导和干预.

2学习者行为特征情况

学校实验教学平台的使用过程中,整个学习团体的学习能力水平、知识背景大致相同,但是学习者的学习动机、参与程度和最终成绩却呈现多样化[2].本文选择实验教学平台一个学期的3门全校性的选修课程,选取课程的多个相关信息进行分析,具体包括:

2.1学习者注册情况

首先判断是否在平台上进行注册,如已注册再按照学习的持续时间进行分类:

(1)没有注册.没有注册,不能往下进行学习行为,只是进行了普通的浏览的,定义为普通浏览者.

(2)进行了注册.注册*后,以每周有两次上网站学习,并且每次学习的时间持续了一个小时为基本条件.满足条件的为深度学习者C或者D,没有满足条件的为浅度学习者A或者B,见表1.

2.2学习者学科背景

课程学习者本身的专业学科,例如:工商学院、艺术学院、新闻学院、信管学院等各个不同的学院进行收集统计.

2.3性别

女性学习者在课程学习中所占的比例,以及学习时间.

2.4教育背景

按照普通专科、普通本科、国际合作班本科、研究生、二级学院专科、二级学院本科、自考等7个等级,对于平台内容进行学习的时间的多少、课程通过率等数据进行统计.

2.5学习内容

学生学习内容也很大程度上影响着学习效果.为了准确地描述学习者行为,本文针对平台课程的多种学习内容以及相关的表现形式,统计点击者的各项信息,作为学习行为分析的客观依据,以此为基础进行成绩预测.其中完成观看视频、完成作业2项学习内容的为:学习内容缺乏者A和B,完成进行互动、使用网上实验软件2项的为学习内容丰富者C和D.

3实验数据分析方法和工具

信息技术方法的学习和使用,对教育管理者能够高效的使用和管理课程平台是非常重要的[3].管理者要经过培训学会使用相关的课程管理平台,学会在平台中如何设计课程、上传下载各种内容,与学生进行各种互动以及数据信息的使用方式.

从学习的自由度和规模来看,教育管理者的学习方式为结构化、有组织的在线学习[4].平台的开发者会对他们进行大量培训,包括如何在平台中得到数据,并利用系统自带的分析工具来进行诊断,得到所需要的各种数据.平台中的导入导出功能还能为数据的保存和比较提供便利.

这种平台自带的数据结果分析工具,通过自身的触发程序判断,为学生和老师提供各种自动实时帮助或者决策,并且存档易于查找.这种智能型的数据分析工具从某种程度上来说,大大节约了管理者的学习精力,使得他们能够将关注点始终放在如何提高自己的专业课程方面.

4预测和干预行为对在线教育的作用

管理者通过平台得到关于学习者的各种信息数据.这些数据为管理者提供了关于课程设置、教学问题以及学习者综合素质的重要信息,促进教学的发展.具体表现在以下方面.

(1)提高在线教学管理者的教学效率,发展在线实验教学.教学管理者通过实验教学平台进行学习者学习数据收集,得到关于学习者学习时间、学习习惯这些关键重要信息.对于长时间没有登录学习的学习者,在登陆实验教学平台的时候,建议性的提出警告信息和改进建议,同时根据实际情况给出一些干预性指导.这些实时的信息也为教育管理者设置课程内容难易、课程表现形式、实验软件的使用情况等提供科学依据,提供个性化学习内容.

(2)提升教学管理者的学习能力,促进他们掌握最新的信息发展知识.各个专业的发展都离不开管理者自身能力的提高.现阶段信息网络的高速发展,为教育管理者提供了学习的机会,体验动态更新的实践平台[5].教育管理者需要借助这些来学习如何管理课程系统、和学生在线互动、设计课程电子表现形式,使其对学生更有吸引力,这些对教育管理者至关重要.

(3)提高教学管理者的管理效率,强调对在线平台的教学互动和领导作用.教学管理者对于在线课程管理包括整个课程链,利用数据分析和预测,诊断课程学习情况,对学生的学习进行反馈.对于数据分析预测成绩较好的学生,可以继续推荐学习更高层次的内容,或者对专业有补充的相关课程.教学人员针对学生行为模式,对学习活动进行设计,为学生实时合理的评价自己的学习进度和成绩提供数据支持.同时及时对学生发送有关成绩、建议、注意事项等信息或邮件.教学管理者通过学习的整体情况确定分组、个别化学习计划,以及与学生实时在网上进行交流互动,满足学生不同层次的学习需求.

本文对实验教学平台上开设的具有代表性的3门课程的10多万条的学习记录进行了分析,选取了学习者的学习时间、视频的观看时间和次数、互动发帖情况、作业完成情况以及在线软件使用等学习记录,并且调取了平台自动触发提醒的1万余条数据.管理者随时根据这些综合情况,对学习者是否可以完成学习任务进行预测.实验结果证明,可以通过这些关键记录预测学习结果,并且进行多方面的干预和决策.在以后的研究中,可以继续细化学习者的多项特征,运用到对于学习的预测和干预中,同时进一步提高和完善平台的自动干预的智能化程度,提高学习者的学习效率和管理者的管理效率,并且推广到其它课程中去.

参考文献:

[1]姜强,赵蔚,王朋娇.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育,2015(1):92-95.

[2]王靖,刘志文,陈卫东.未来课堂教学设计特性:具身认知视角[J].现代远程教育研究,2015(1):81-84.

[3]范逸洲,王宇,冯菲,等.MOOCS课程学习与评价调查[J].中国远程教育,2014(3):41-43.

[4]顾小清,张进良,蔡慧英.学习分析:正在浮现中的数据技术[J].远程教育杂志,2012(1):7-15.

[5]唐雪飞.大数据:智慧的计算指引教育信息化未来发展之路[J].中国教育信息化,2013(1):44-46.

(编辑:钟艳芬)

本文总结:该文是适合不知如何写实验教学和实验教学平台和调查研究方面的实验教学专业大学硕士和本科毕业论文以及关于实验教学论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.

参考文献:

1、 物理实验教学中的教育 红常青青海省海西州乌兰县蒙古族中学青海海西817100创新教育是以培养创新精神和能力为基础价值取向的教育,它能够使学习者通过对已有知识的学习,了解前人是怎样解决具体问题的,从而模拟前人解决问题的思考方.

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