论文基于学习分析的个性化网络教学模型设计和实践，本文是关于模型设计毕业论文提纲范文跟网络教学和个性化和实践相关硕士论文开题报告范文.
戴心来1,王婷婷2,刘聪聪1
(1.辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116081；2.法库县职业中等专业学校 计算机教研室,辽宁沈阳110400)
摘 要：提供个性化的学习环境和服务,使学习者个性获得充分发展是当前教育研究的重要课题.学习分析关注情境和特定干预,为研究大数据时代的个性化教学提供了有力支持.基于网络学习行为分析的视角构建了个性化网络教学模型,并依托Moodle平台的一门大学网络课程开展个性化教学实践探究.通过平台的日志文件和活动报表分析了学习者的基本学习特征,利用社会网络分析法和CMC内容分析法探究了学习者的交互特征和认知特征,据此作出教学干预,为学习者提供更好的学习服务,促进个性化人才的培养.
关键词：学习分析；个性化教学；网络学习行为
中图分类号：G434文献标识码：A文章编号：16727800（2018）09002405
收稿日期：20180513
基金项目：辽宁省教育科学“十三五”规划研究课题（JG16DB242）
作者简介：戴心来（1963）,女,硕士,辽宁师范大学计算机与信息技术学院教授,研究方向为网络教育应用；王婷婷（1990）,女,硕士,法库县职业中等专业学校计算机专业教师,研究方向为教育信息技术；刘聪聪（1994）,男,辽宁师范大学计算机与信息技术学院硕士研究生,研究方向为教育信息技术.
0引言
个性化人才培养是当今世界各国教育改革追求的重要目标,《中长期教育改革和发展规划纲要（20102020年）》提出：要坚持以人为本、树立多样化人才观念；要尊重个人选择,鼓励个性发展［1］.互联网的出现变革了人类的教与学方式,其开放、共享和交互性等特点为学习者有效利用资源和即时学习提供了便利,也为开展个性化网络教学研究与实践创造了良好条件.在网络教育中,网络学习平台会记录学习者大量的结构化、半结构化及非结构化的个人数据信息,而依托大数据的学习分析技术通过对这些学习行为数据的分析与挖掘,能够更精准地定位学习特征、预测学习结果,实施个性化干预,有利于使学习者获得更优质的学习服务.本研究基于学习分析技术开展个性化网络教学模型构建与应用探究,深入分析学习者的网络学习行为数据,揭示其学习的基本特征、交互特征和认知特征,所呈现的可视化分析结果既有助于学习者的自我监控,也为教师及时动态地开展教学诊断提供了可靠依据,更好地促进学习者的个性发展.
1个性化教学含义与学习分析技术
个性化教学是当代国际教育思想改革的重要标志之一,亦与孔子提出的“因材施教”思想相契合,但由于受到客观条件的限制,这种依据每个学生的兴趣和资质实施教学的形式难以进入教学实践.个性化教学概念目前尚无统一界定.李如密等［2］认为个性化教学是教师以个性化的教为手段,满足学生个性化学习,促进个体人格健康发展的教学活动.吴凤霞［3］指出个性化教学是指教师根据学生的认识水平、心理特点,制定不同的教学目标,采取不同的教学策略,提高学生的学习效率.综合各学者的论述,可以认为个性化教学是以尊重学习者个体差异为基础,针对个性特征和发展潜能而采取适切的教学方法、手段、内容和评价等,以满足学习者个性需求,促进个性协调发展的教学活动.
学习分析在国际上被称为自学习管理系统问世以来,教育技术大规模发展的第三次浪潮［4］,2011年首届学习分析与知识国际会议将其定义为,以理解和优化学习及其发生的环境为目的,对学习者及其所处情境的数据进行的测量、收集、分析和报告［5］.美国新媒体联盟《2011地平线报告》认为,学习分析是以评估学业成就、预测未来表现、发现潜在问题为目的,对学生产生和收集的大量数据进行阐释的过程.学习分析技术也是近年来“地平线项目”连续多年预测的主流应用, 2016年报告指出学习分析和适应性学习已经成为近期用于高等教育领域的重要技术.尽管学术界对学习分析的界定尚未统一,但基本观念趋于一致,同时也较清晰地呈现了学习分析的实施路径,即学习分析经历了先分析,后预测,最后进行自适应、个性化和干预的整个过程［6］,我国学者将其执行准则概括为“先理解,后行动”［7］.
就网络教学环境而言,学习者使用网络平台时会留下种种“痕迹”,如登录系统的时间与时长、不同资源的访问频次与停留时长、学习任务的完成与测试结果、在线提问的内容与其他成员的交互信息等.利用学习分析技术可以深入挖掘这些存储于平台中的学习过程数据,辨别学习者学习行为发展趋势和模式,对学习进行预测和建议.可见,学习分析技术为实现大数据时代的个性化教学提供了新途径.
2网络教学模型设计
为支持网络学习者个性化学习的开展,教育者需要从大量的学习行为数据中挖掘学习者学情变化规律的数据,准确识别学习者特征和行为倾向,以便采取相应策略, 提供最适切的个性化服务.本研究所构建的个性化教学模型如图1所示,主要由网络教学平台、学习行为分析（含可视化分析结果）、学习指导与反馈调整等环节组成.
图1基于学习分析的个性化网络教学模型
2.1教学平台
网络平台为开展网络教学提供了重要的环境支持,同时也是学习者网络学习行为记录与存储的管理系统.网络学习行为的构成因研究者视角不同而异,但总体可概括为信息检索加工行为、问题解决行为、人际交流行为三种类型［8,9］,具体行为活动包括资源浏览学习、任务探究完成和信息交流互动.在整个学习过程中,网络平台会详细记录学习者的各项活动信息,这些信息将成为网络学习行为分析必要的数据来源.
2.2学习行为分析
网络学习行为分析旨在深入探究学习者的学习特征,为个性化学习的开展提供更科学的依据.在网络教学实践中,除了通过资源浏览、任务完成和课堂表现等了解学习者的基本学习特征外,还可利用各种新兴技术和方法如社会网络分析法、CMC内容分析法等收集和处理活动数据,并呈现可视化的分析结果如参与互动情况,更深入地分析学习者的信息交互特征和认知特征,及时识别学习者的学习状态和特征.
2.3学习指导与教学调整
将数据分析结果以图形、表格等可视化方式反馈给教师与学习者,对在线学习过程进行合理的解释,以此作为学习指导与教学调整的重要依据.对教师而言,可及时准确掌控学情,动态调整教学活动内容或进程,及时监测与引导虚拟学习社区的互动交流,并为学习者提供差异化的学习资源与建议；对学习者而言,可实时监控个人学习行为,增强自我反思意识,也有助于学习动机的激发与保持,开展更智慧的学习.
3个性化网络教学应用案例
3.1研究对象与网络教学开展
以某大学教育技术学专业主修“教育技术学导论”课程的29位同学为研究对象,开展为期一个学期的教学实践,以章为单位分阶段实施.课程采用混合式学习模式,其中网络教学过程主要依托自建的Moodle教学平台.鉴于课程偏重于理论性以及大一新生的学习特点,网络课程平台设计包含了课件、拓展源、练习区、测验区、讨论区五大板块.其中,练习区以Wiki形式开展活动,测验区以选择题形式限时测验.教师课前将学习资源上传到平台,包括课件及拓展源.课上教师主要是布置学习任务、组织讨论交流,提供必要的学习指导；学生登陆平台后浏览相关资源进行系统学习,并通过练习和测验专区完成相应学习任务,还可通过讨论区与同学、教师互动交流.
3.2网络行为数据分析
3.2.1学习基本特征分析
在学习者学习过程中,网络平台会借助日志文件及活动报表等记录学生的活动信息,为教师提供详细的行为追踪,由此了解学生学习的基本特征,这里以第一阶段教学数据为例予以分析.
网络平台中各种日志文件详细记录着学习者的资源访问路径,教师以管理员身份查看日志,可准确了解每个资源每天的访问人数、访问人员及其每天访问次数等,既有助于了解学生对资源的利用情况,也便于考察网络教学资源的建设,为资源优化提供科学依据.此外,学习者参与各项活动完成学习任务后,系统会形成活动报表（如图2所示）,限时测验后为学生端产生个人测验报表,包括答题时间、得分、错题及正确答案等.教师端汇总了所有学生的测验情况（如图3所示）,包括参与人数、成绩分布及每位学生答题等.这些报表既可以帮助学生开展自我反思,也有助于教师及时调整教学和开展有针对性的指导.
图2学生端测验报表
图3教师端测验报表（部分）
3.2.2交互特征分析
交互特征分析是网络行为数据分析的重要内容,从学习者大量交互数据中提取有价值的信息,及时采取教学干预,以更好地促进学习者个性化的网络学习.研究中主要选取SNAPP和Gephi工具软件对讨论区的帖子数据进行学习群体的交互分析,SNAPP的重要特点是可以与基于Moodle的网络教学平台无缝对接,实现对在线学习数据自动地实时提取,既节省了数据收集时间,又确保了数据准确,为及时调整教学策略提供了保障.原始数据以VNA格式存储后即可导入Gephi中形成社群图,同时生成相应数据表.图4展示了由30名师生290个帖子构建的整体社群图,相应节点的度数据如表1所示.
图4整体社群结构
由图4可见,30个节点产生了290个连接关系,其箭头方向清晰地展示了交互关系的指向,且没有孤立的节点,图4节点处的数值代表该成员的发帖数,与表1中第一列数据相对应；节点周围连线的疏密一定程度上反映了该成员在讨论区的活跃度,连线比较密集者相对更活跃,如fanminmin、cuixu等,表1最后一列数据与此相对应；节点周围连出线条越多,对应数据表中的出度（回帖数）越大,说明该成员越能积极与他人互动,如cuixu 、lianhongli等；节点周围连入线越多,对应数据表中的入度（收帖数）越大,说明有更多人愿意与其交流,该成员在网络中声望越高,如fanminmin、lijun等.
表1节点的度
Nodesposts连入度连出度 度
W1322224
fanminmin17221133
cuixu21111627
qi zhuo1351217
li jun20141125
hanjiayu104812
limeng96713
wanglin2022
fengtingxi611516
xuyanyi104610
lannuo3123
wangqiong75712
changhuiyuan56511
wangying129817
cuixiaoqian7549
liqi2224
baojiahong139817
lianhongli23101525
zhujieni114913
fanghui1112
jiamengmeng105712
yuyian1211011
zhouhongqian7279
liyuqing17101020
chenjianhua97613
wangmengyu910717
zhaozechen810717
zhaoran1171017
chenjinyan66511
wangsiwan910919
整体社群图和相应的数据表可以帮助教师初步了解学生的交互状态,借助社会网络分析软件UCINET可进一步开展中心性分析.中心性是个人结构位置指针,能够衡量一个人在群体中的重要程度和地位优越性［10］.在UCINET 中选择“网络—中心度—度”即可得到点的中心度数据表,发现从2-38不等,其中fanminmin的中心度值最大为38,对照表1可知,其连入度值同样最大,连出度值也比较大,说明该成员在交互中居于绝对中心位置；教师W1的中心度位居第二,值为33,而表1显示其连入度值与fanminmin相同,但连出度非常小,说明教师在群体交互中处在核心位置,具有较高的声望和影响力,主要是被咨询或学习的对象,但在第一阶段教师的回帖严重不足,需要引起注意；另外lijun、cuixu等中心度值较大,也是网络中比较核心的成员,且连入度和出度值也比较大,说明既能主动与他人交流,又能获得他人的积极响应；像wanglin、fanghui等中心度值很小为2,入度和出度也比较小,wanglin的入度甚至为0,说明在交互中处于绝对边缘位置.
可见,通过整体社群分析与个体中心性分析,可以很好地把握学习者参与交互的状态,判定其处于社会网络的核心、积极、消极或边缘位置,制定相应策略,增强对虚拟学习社区交互的调控.
3.2.3认知特征分析
采用CMC内容分析法对练习区的Wiki评论内容进行分析,获得学习者的认知特征.内容分析法的关键环节是对所分析的内容进行编码,文中采用李文光与何克抗［11］提出的以知识建构与能力生成为导向的认知目标分类理论框架,它由知识和技能类型两大个维度构成,前者包括事实、概性、过性、原性和策略性五种知识,后者分为表象化、理解、记忆、运用和发现5种类型.在具体编码过程中,以知识类型为一级编码,由AE标识,再针对各类型知识从技能类型层面进行二级编码,用不同数字来区分,形成由五大类21项指标构成的认知评价体系.
以认知评价体系表所界定的认知特征语句作为意义单元,对第一阶段练习区开放性问题的评论回答内容进行分析,29位学习者共形成91个意义单元.统计各类别的知识发现,事实、概念、过程、原理、策略性知识分别占11%、49%,、3%、11%、26%,可见在学生的所有Wiki评论中展现的概念性知识最多,其次是策略性知识,而过程性知识体现最少.各类型知识细化到技能层面的统计结果如图5所示.
图5认知层次统计
由图5可见,位列前三位的分别是记忆概念性知识B3为22、理解概念性知识B2为16和理解策略性知识E1为13.此外,通过分析每个人的Wiki评论记录可以准确了解个体的认知状况,如qizhuo的评论涉及5个条目,其中运用概念B4 、运用原理D4 和记忆策略E2知识分别为 2、2和1个条目,说明该学习者认知水平比较高,能对课堂学习的新知深化理解并加以应用.再如fanghui,只有B2理解概念性知识1个条目,说明该同学对所学内容的认识尚不到位,教学过程中要予以及时地帮助.
3.3教学调整与学习指导
可视化的数据分析结果清晰地展示了学习者的网络学习行为特征,为针对性地开展整体的教学调整与个体的学习指导提供了有力保障.在整体层面上,通过查看日志考察全体学生资源点击率,发现初期普遍较低,教师需及时提醒并预留出更多时间使之能有效浏览资源；从限时测验结果看,活动参与率极高,测验报表还显示了大部分学习者知识点掌握良好；通过对讨论区的考察发现虽然形成了一个关系网,但整体联系尚不够紧密,需要采取相应组织策略以促进更广泛交流；由认知特征发现,第一阶段的学习过程中学习者主要掌握的是事实、概念和策略性知识,而在技能维度方面,大部分学生的认知水平还停留在对知识的记忆与理解层次,教师需要进一步优化活动设计,激发学习者更高层次的认知,以提升其发现及创造能力.
在个体层面上,以学习者qizhuo为例,其日志文件显示基本完成了布置的任务,但仅浏览了两篇拓展源中的资料；在3次限时测验中,首节课程内容掌握较差,教师应予重点指导；在学习社区讨论中,连出度较高,排在第三位,说明能积极参与他人互动,但连入度仅为5,处于中下水平,且中心性15属于中间水平,因此教师要及时指出发帖质量问题,鼓励其不断提升在网络社群中的声望；在认知方面,能够达到熟练运用概念及原理性知识、记忆策略性知识的水平,可适当安排一些开放性任务,进一步培养其发现和创造力.
实践表明,基于学习分析技术实时监测学习者的学习行为,能够及时发现潜在问题,动态地开展教学诊断,并据此做出教学调整与干预［12］,使每位学习者获得了个性化的学习体验,达到了较好的教学效果.
4结语
个性化教学是当前教育研究的重要课题,学习分析技术有助于充分发挥学习过程数据的价值,为大数据时代的个性化教学诉求提供了新的实现途径［13］.本文以学习分析技术为支撑,构建了个性化网络教学模型,并依托Moodle网络平台开展“教育技术学导论”课程的教学实践.研究表明,网络教学过程中记录了大量学习痕迹,通过学习行为数据分析,可深入探究学习者学习的基本特征、交互特征和认知特征,并以可视化的形式展示学习者资源浏览、任务探究和信息交互等行为,为教师实施个别化指导、教学调整以及不断优化学习和学习发生的情境等方面都提供了准确、可行的依据,更好地推动了个性化人才的培养.
参考文献：
［1］中华人民共和国国务院．国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）［EB/OL］．http://www.gov.cn/jrzg/201007/29/content_1667143.htm．
［2］李如密,刘玉静．个性化教学的内涵及其特征［J］．教育理论与实践,2001(9)：3740．
［3］吴凤霞,论差异化教学在高中语文中的应用［J］．中学课程辅导,2014(7)：141．
［4］祝智庭,沈德梅．学习分析学：智慧教育的科学力量［J］．电化教育研究,2013(5)：512．
［5］SIEMENS G. Learn and knowledge analyticsKnewtonthe future of education? ［EB/OL］.http://www.learninganalytics.net/P?等于126.
［6］SIEMENS G. Educational tranormation: openness and learning analytics ［EB/OL］. http://maestrias25. Sagrado.edu/presentaciones_siemens/ Siemens Educational Tranormation l Openness AndLearningAnalytics.pdf.
［7］吴永和,陈丹．学习分析：教育信息化的新浪潮［J］.远程教育杂志,2013(8)：1119．
［8］张建伟,孙燕青．多媒体与网络学习的心理机制［J］．外语电化教学,2004(2)：56．
［9］彭文辉,杨宗凯等．网络学习行为分析及其模型研究［J］．中国电化教育,2006(10)：3133．
［10］罗家德．社会网络分析讲义［M］ ．北京：社会科学文献出版社,2010．
［11］李文光,何克抗．以知识建构与能力生成为导向的教学设计理论中认知目标分类框架的研究［J］．电化教育研究,2004(7)：3538．
［12］戴心来,王丽红．基于学习分析的虚拟学习社区社会互研究［J］．电化教育研究,2015(12)：5964．
［13］陈玉芸．基于学习分析技术的个性化在线学习系统开发与应用［J］．高教论坛,2017(3)：6570．
（编辑：钟艳芬）
上文结束语,此文为关于经典模型设计专业范文可作为网络教学和个性化和实践方面的大学硕士与本科毕业论文模型设计论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
参考文献：
1、 基于慕课的混合教学课程设计和实践以计算机应用基础课程为例 袁明兰（重庆应用技术职业学院,重庆401520）摘要随着MOOC（慕课）在职业教育中的广泛应用,如何有效地指导学生进行自主学习,进而培养学生的自主学习能力和终身学习能力,成为MOOC环境下教师面临的一.
2、 小学语文探究性教学的设计与实践 邵德昶内容摘要在素质教育背景下,小学语文教育教学改革已成为一种必然趋势,教学理念、教学方法、教学手段发生了新的变化,探究性教学法被广泛应用到小学语文课堂教学中,利于激发学生学习语文的兴趣,提高课堂教学.
3、 月相中教学模型设计和和改进 “月相”是华师大版教材七年级上册第七章第三节的内容,对七年级学生而言,有对月相的观察经验,但没有对月相变化规律的总结 至于要理解月相变化的成因,若是单纯从教材提供的图上来分析,.
4、 以小课题为载体、创设实验室为开放情境的教学方法设计与实践 摘要根据培养创新型人才对高……教育的迫切需求,调研分析当前研究型教学的发展现状和趋势,开展“以小课题为载体、创设实验室为开放情境”的教学方法设计及实践 通过结合大学生科创项目的.
5、 微课理念下高职计算机教学改革设计和实践 摘要 随着经济的不断发展,社会越来越希望学校能够提供更多高素质的人才,以便满足社会的发展,而这也对教师提出了更高的要求 随着社会节奏的不断加快,教育资源也逐渐呈现开放共享以及多元化的趋势 通过微课这一.
6、 基于网络自主学习的英语语言学课程教学改革 内容摘要学习中非常重要的一个方面就是独立性自主性的学习,在学习英语时,可以联系网络教育平台的相应程序,使得学生能够主动自主的进行英语语言的学习,在课堂指导教学和课后,自己主动结合课堂中来进行自主学习,.