论文SPOC环境下学习者学习迁移能力的评价模型和可视化设计，本文是评价模型类有关毕业论文格式范文和可视化和可视化设计和SPOC环境相关论文写作资料范文.
吴彦文,刘冰冰,雷闻韬
（华中师范大学物理科学与技术学院,湖北武汉430079）
摘 要：新课程改革明确指出有效的教育就是“为迁移而教”.随着SPOC的广泛应用,对学习者迁移能力的研究已经从传统课堂教学转向SPOC教学,在此基础上,对SPOC环境下学习者学习迁移能力的概念进行了界定,通过问卷调查及分析构建出学习迁移能力评价指标,引入雷达图分析法对学习迁移能力评价进行可视化分析,旨在为教师进行有效教学提供参考和依据.
关键词：SPOC环境；学习迁移能力；评价模型；雷达图；可视化分析
中图分类号：G434文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）10-0070-04
收稿日期：2018-05-02
基金项目：2016年湖北省教学研究项目（201631）；国家体育总局体育哲学社会科学研究项目（2015B054）
作者简介：吴彦文（1971-）,女,博士,华中师范大学物理科学与技术学院教授、研究生导师,研究方向为计算机辅助教学、数据挖掘；刘冰冰（1990-）,男,华中师范大学物理科学与技术学院硕士研究生,研究方向为数据挖掘；雷闻韬（1998-）,男,华中师范大学物理科学与技术学院学生,研究方向为数据分析.本文通讯作者为刘冰冰.
0引言
学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响,是指学习者以已有的知识技能和思维方法为基础来获取新知的过程,学习者在这一过程中表现出的能力即为学习迁移能力.在线学习平台的盛行,又为提升学习者的学习迁移能力提供了新方式.例如SPOC（Small Private Online Course）作为一种整合MOOC和校园课堂教学的小型在线课程,被证明具有更加灵活和有效的学习效果,因此在教育界广泛应用.目前,越来越多的高校教师选择以SPOC模式进行课程教学,使学习者获得更加有效、持续地学习,进而达到迁移的效用最大化目标.为此,本研究以学习迁移理论为指导,尝试构建SPOC环境下学习者学习迁移评价指标,并对此进行可视化设计.
1研究现状
1.1SPOC研究与应用现状
SPOC是一种线上学习和线下教学相融合的混合学习环境,国内外已有不少高校将SPOC运用到教学中,且教学效果显著提高.国外方面,福克斯教授将SPOC教学模式应用于“软件工程”课程中,实践结果显示,课程注册人数提高了将近4倍,创下了该课程20年来的最高记录；美国加州圣何塞州立大学应用SPOC教学模式进行“电路原理”的授课,结果表明,课程通过率达到91%,较之前的59%有显著的提升；此外,麻省理工学院和哈佛大学也开设了SPOC模式的授课方式.在国内,清华大学、浙江大学、上海交通大学和华中师范大学等国内高校也相继引入SPOC教学模式进行授课,授课采用分组学习、交流讨论、定期汇报等形式来增强学生的学习体验,结果表明学生的学习质量提高显著.
综上,SPOC具备以下3点优势：①强调学习者的个性发展和深度学习,使学习者能够保持学习热情,并且学习质量有所提升；②SPOC实现了教师教学方式的转变,改变了以往教师单向灌输、学生被动接受知识的局面,学生转变成为学习的主体；③SPOC教学模式以锻炼学习者发现问题、提出问题及解决问题为目标,具备多重评价体系,更看重学生学习迁移能力的提升.
1.2SPOC环境下的学习迁移能力相关研究
学习迁移能力的研究,一直是教育界的研究热点,特别是在远程学习领域中.例如桑新民等提出,远程学习者学习能力的培养与提高要从学习目标、学习方式（自主学习与团队协作）、学习动力和评价与反馈机制等4个方面进行完善；张善实等认为远程学习者学习能力包括计算机和网络技能、激发学习动机的能力、制定学习计划的能力和认知策略四个方面.陶巍巍等证明了SPOC的翻转课堂能够显著提升远程学习者的学习动机和学业自我管理能力；赵月将SPOC环境下远程学习者学习能力整理分为四个方面：知识与技能（计算机操作与网络技能）、学习动机、自主学习能力（认知策略）、协作能力（语言表达与知识整合能力）.
综上,随着SPOC的广泛应用,有关于学习者学习能力的研究正在不断深入,其中包含学习迁移能力的内容,但具体定义并不明确.因此,本研究在前人研究的基础上,界定SPOC环境下的学习迁移能力,并对其进行评价指标和可视化设计.
2研究设计
2.1界定SPOC环境下的学习迁移能力
根据SPOC的特点、学习迁移能力的概念以及SPOC有效学习的理念,本研究将SPOC环境下的学习迁移能力概念界定为：作为学习的主体,学习者在SPOC环境中完成基础学习后,所具备的能够运用已经掌握的知识技能、多样化的学习策略、科学的情感态度和价值观进行深度学习的能力.这一概念包含两方面的内容：一方面是学习者在完成SPOC课程学习后,能够达成对知识的深度理解、对技能的熟练掌握、对思维方法和学习策略的总结、对情感态度和价值观的迁移等,这也正是新课程为实现学习者多元化的发展制定的三维目标；另一方面是学习者在具备学习迁移能力后能够实现高层次学习目标,成为具有独立性、批判性、创造性,并且具备合作精神的优秀的学习者,即深度学习.深度学习强调促进学习者作为具体的、社会历史实践主体的成长和发展,形成有助于学习者未来自主发展的核心素养,强调学习者作为社会主体所必须具备的健康的身心、高水平的文化素养、强大的实践能力和高尚的精神境界.
2.2学习迁移能力评价指标设计
综上所述,SPOC环境下学习者学习迁移能力主要包含以下3个方面.
（1）知识技能的迁移.即学习者对新旧知识的融合、对信息的获取和运用能力,对知识的应用和创新能力等,除此之外还包括沟通协作技能；
（2）过程与方法的迁移.即学习者在线登陆、观看视频、课堂听讲、阅读教材、参与讨论交流、提前理解知识点后传授他人等行为,也包括学习者在学习进程中所掌握的高效的学习方法和认知策略；
（3）情感态度、价值观的迁移.主要包括学习者的学习兴趣,对待学习、生活、科学和人生的态度以及对真善美的不断追求.
为此,本研究通过5W1H分析法对学习迁移能力评价要素进行分析后,确定了Where（学习场所）、When（学习时间）、Why（评价目标）、What（评价内容）、Who（评价主体）和How（评价方法）等6个方面的评价要素.由于侧重于对学习者的学习意愿（如学习兴趣和动机）、学习过程（如理解、反思、建构）、学习结果（应用、问题解决）、学习参与（如互动、课堂完成率）的描述,因此本研究将上述的相关特征按照“学习意愿”“学习过程”“学习参与”“学习结果”四个维度进行归类,并编制了《SPOC学习迁移能力评价指标调查问卷》,通过向120位专家发放问卷,回收后应用SPSS 22.0软件进行加权因子分析和优化分析等方法,形成了SPOC环境下学习迁移能力评价指标,如表1所示.
2.3SPOC环境下学习者的学习迁移能力可视化设计
为了让教师方便了解每位学习者的学习迁移能力、因材施教,本研究引入雷达图分析法以可视化呈现学习迁移能力的评价,设计了4个维度、8个一级指标、24个二级指标的评价雷达图,具体如下.
学习者完成SPOC课程后,系统根据授课内容在平台上发布包含上述指标的学习者迁移能力评价测试题,结合SPOC平台记录的学习者的大数据进行各细化指标的评定.每个一级指标的测试分数总分为20分,本研究将每个指标划分为“非常差”“差”“一般”“好”“非常好”5个等级,分别用1,2,3,4,5表示,如表2所示.学习者完成测试后,系统将根据每位学习者的相关数据绘制学习迁移能力雷达图,雷达图将各指标上的数据点连接成线,线连成面,并计算封闭多边形的面积,面积数值越大,表明该学习者的学习迁移能力就越高.雷达图设计见图1.雷达图不仅可以直观地呈现某个学生的学习迁移能力,也可将多位学生的能力进行对比,从而使评估者能够全面掌握学生的学习迁移能力.当多边形形面积相等时,可以根据图形的凹凸幅度进行比较,细化学生在某方面的优劣势.另外,雷达图还可以对学习者进行长期的学习迁移能力跟踪,有助于教师进行科学地教学管理.
雷达图的面积计算方法如下：由图1可以看出,多边形由多个三角形组成,可以通过计算每个小三角形的面积,再将这些面积求和即为多边形的面积.
每个三角形的面积：
Si等于12lili+1sinθ（1）
三角形的面积和：
S等于∑6i等于1Si（2）
其中,li和li+1为三角形两边的长度（即第个和第i+1个指标的等级值）,θ为三角形两边的夹角,由于本研究采用8个一级指标,所以θ等于360°/8等于45°
雷达图的总面积
N等于12×5×5×sin45°×8等于70.71（3）
多边形面积与雷达图面积比值
λ等于SN×100％（4）
式中划分为如表3所示4个等级.
由图1可以看出,该生在知识管理和学习兴趣方面表现非常好,技能提升、学习设计和成就体验表现良好,但是在交互度方面表现较差,该学生的S值为39.294,值为61.64%,学习迁移能力等级为优秀.
3实证研究
3.1研究背景
本研究依托华中师范大学基于SPOC概念设计开发的云端一体化学习平台StarC,选取2017年下半年选修《模拟电子技术》的60名学生作为研究对象,后续分析的各项数据采集于2017年12月20日课程结束后.
3.2研究结果与分析
3.2.1SPOC学习迁移能力各项指标值
选取5名学生为例,结果见表4和表5.
表5中,S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8分别是雷达图从参与度开始以顺时针方向以各指标为边的三角形的面积,S为多边形面积,λ为多边形面积与雷达图面积的比值.
3.2.2学习迁移能力可视化分析
学生1—5的学习迁移能力雷达图见图2-图6.
表4结果表明,这5位学生的学习迁移能力等级划分结果分别为B,D,C,A,C,其中学生3和学生5的等级结果相同,结合上述雷达图4和6可以看出,学生3在知识管理方面表现很好,技能提升和交互度效果不佳,而学生5则是技能提升表现突出,知识管理和学习兴趣较差；学生1的参与度良好,技能提升较差；学生2的成就体验良好,学习设计、参与度和学习兴趣较差,因此学习迁移能力等级为差；学生4的各项指标数值均在1以上,尤其是参与度和交互度数值最高,其次是技能提升、学习设计和学习兴趣,因此学习迁移能力为优.
3.2.360名学生学习迁移能力评价等级统计结果
对60名学生的“等级”一栏的结果进行汇总,结果见表6.
60名学生在完成SPOC课程后,有81.67%的学生具备了良好的学习迁移能力,仅有5%的学生的学习迁移能力较差.这一结果与其他学者的结果有共同之处,都表明SPOC教学模式在潜移默化地影响着学生的各方面能力,极大地提高了学生的自信心和学习探索的积极性,对提升学习迁移能力有很好的促进作用.
综上,雷达图能够直观清晰呈现SPOC环境下学习者学习迁移能力,在SPOC环境下学习的学生具备良好的学习迁移能力.因此,在未来的教学学习中,要充分利用SPOC资源更好地理解知识,提高学习效果,进一步提升学习迁移能力和创新能力.
4总结与展望
SPOC教学模式在提升学习质量和学习者知识迁移能力等方面具备一定的张力.通过对前期研究的设计与总结,本研究在现有学习迁移能力理论的基础上,界定了SPOC环境下学习迁移能力的概念,并构建出学习迁移能力的六大评价要素.与此同时,设计出由学习参与、学习意愿、学习过程、学习结果四个维度组成的SPOC学习迁移能力评价体系,并对每个维度进行细化,得到8个一级指标以及24个二级指标.最后,通过雷达图分析法直观呈现了SPOC环境下学习者的学习迁移能力,供教师教学分析时参考.本研究的不足之处在于没有在选课前对学生学习迁移能力方面存在的差异给与充分考虑,在今后的研究中,将针对这一不足进行改进.
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（编辑：李飒）
结束语:本文是关于经典评价模型专业范文可作为可视化和可视化设计和SPOC环境方面的大学硕士与本科毕业论文评价模型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：
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