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    基于教育大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學研究框架

    2019-05-14 00:21武法提殷寶媛黃石華
    中國電化教育 2019年1期
    關(guān)鍵詞:學習分析動力學學習習慣

    武法提 殷寶媛 黃石華

    關(guān)鍵詞:學習習慣;動力學;大數(shù)據(jù);學習分析;規(guī)模個性化教育

    中圖分類號:G434 文獻標識碼:A

    文章編號:1006-9860(2019)01-0070-07

    一般來說,一個有價值的研究均會置于宏偉的時代和專業(yè)背景下,指向一個亟需解決的現(xiàn)實問題,而這個現(xiàn)實問題又具有深刻的歷史和社會根源?!敖逃夹g(shù)學定位于用新理念、新技術(shù)和新方法破解教育問題,推動教育變革的創(chuàng)新實踐領(lǐng)域”。學習習慣動力學則是在當代教育訴求規(guī)模個性化教育發(fā)展的時代背景下,從學習習慣(學習者個性化的標簽之一)這一微觀視角切入,試圖運用基于大數(shù)據(jù)的學習分析等新的理論和技術(shù),破解學習習慣的數(shù)字化表征和學習習慣進化動力機制這兩個學習習慣動力學的關(guān)鍵問題,從而進一步探尋技術(shù)破解教育問題,推動教育變革的宏大時代命題。

    一、學習習慣動力學的研究背景

    (一)規(guī)模個性化教育的時代發(fā)展新需求

    教育與人的發(fā)展原理告訴我們,對于個體而言,受教育的目的之一就是使個體得到最大程度的發(fā)展,這種發(fā)展對應(yīng)的結(jié)果就是個性化。古往今來,個性化教育一直是教育的理想和訴求,從“因材施教”到“個別化教育”,教育實踐者做出了大量的探索,但個性化教育卻仍然是教育實踐的難題。尤其是進入了需要大量專業(yè)技術(shù)勞動力的工業(yè)時代后,班級授課制脫穎而出,成為了普及高效的教育模式。班級授課制雖然有利于教育的規(guī)?;l(fā)展,但也導致了教育“以班級為中心、以課堂為中心、以教材為中心”的近乎刻板的“三中心”教學模式,成為一種“同質(zhì)化”教育。因此,社會開始呼吁關(guān)注個性化教育。

    國家非常重視個性化教育,出臺了一系列的政策和規(guī)劃,如:2010年發(fā)布的《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要》(2010-2020年)、2012年發(fā)布的《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》、2016年印發(fā)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》等文件中都有加強個性化教育的要求。這些政策和規(guī)劃,充分反映了個性化教育的重要性和迫切性,同時為實施個性化教育指明了方向。然而,個性化教育一直是教育實踐的難題,如何實施個性化教育、支持個性化學習,尚缺少成熟的理論和系統(tǒng)的方法。破解個性化教育的難題,也成為時代發(fā)展的重要命題。實施個性化教育就是要放棄以班級授課制為代表的規(guī)?;逃龁??歷史的經(jīng)驗告訴我們,答案當然是否定的。這不僅因為個性化教育是一種教育成本很高的活動,更在于教育至少需在兩個層面上進行:一是在互動層面上,不同學習者之間的互動以及學習者與教師之間的互動;二是在共同體層面上,這包括參與公共知識的社會化過程以及認識公共知識系統(tǒng)形成的機制,班級成員可以通過互動達成一個學習共同體。因此,我們必須放棄“非此即彼”的選擇思路,探求個性化教育發(fā)展的第三條可行道路,這條道路應(yīng)該在新的時代背景下,將個性化教育與規(guī)?;逃膬?yōu)勢結(jié)合起來,以適應(yīng)信息時代的個性化發(fā)展需求,這個就是規(guī)模個性化教育。

    個性化教育之所以難以破解,是因為無法對“材”進行細致的分析,并與匹配的“教”相結(jié)合。因此,個別化教育是在教育資源不充分的情況下,個性化教育的實施形態(tài)。進入了信息時代,大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用,為大規(guī)模個性化教育的實施創(chuàng)造了條件,尤其是學習分析技術(shù)的發(fā)展,我們可以通過對學生學習行為數(shù)據(jù)的采集和處理,從而對“材”進行細致分析;通過人工智能等技術(shù),讓計算機自動匹配“教”,為教育教學提供支持,從而擴大個性化教育的規(guī)模。因此,面向全體學生的規(guī)模個性化教育,是信息時代個性化教育的理想形態(tài)。新技術(shù)(尤其是大數(shù)據(jù)、學習分析等技術(shù))的出現(xiàn),為實現(xiàn)規(guī)模個性化教育提供了可能性,那么如何運用這些新技術(shù)來支持規(guī)模個性化教學,成為了新時代教育必須要回答的問題,這也是學習習慣動力學研究的出發(fā)點。

    (二)教育研究范式由經(jīng)驗主義向數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學主義轉(zhuǎn)變

    時代變遷呼喚教育的變革,科學技術(shù)逐漸成為教育變革的內(nèi)生動力,在科學技術(shù)的助力下,教育的內(nèi)容、教與學的方式、教育評價的方式、教育治理等方面均將發(fā)生巨大的變革。教育規(guī)律研究從經(jīng)驗主義向科學主義轉(zhuǎn)變是教育變革的趨勢之一,也將是教育研究范式的一個轉(zhuǎn)變。

    “范式是一種公認的模型和模式,是常規(guī)科學的理論基礎(chǔ)和實踐規(guī)范,是研究者在從事科學研究時共同遵守的世界觀和行為方式,是共同接受的一組假說、理論、準則和方法的總和”。通常認為科學研究經(jīng)歷了四次范式的轉(zhuǎn)變:第一范式是經(jīng)驗或?qū)嶒灴茖W,以觀察和實驗來描述自然現(xiàn)象;第二范式是理論科學,以建模和歸納來系統(tǒng)地解釋現(xiàn)象或事實;第三范式是計算科學,以計算和模擬來解釋現(xiàn)象或事實;第四范式是數(shù)據(jù)密集計算型范式,核心是強調(diào)計算機不僅能做模擬仿真,還能進行總結(jié)分析,形成理論。四次范式的理論雖源于自然科學的研究,但也被引入到社會科學的領(lǐng)域,開拓了社會科學研究的視野。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,人類開展社會科學研究的思維方式開始迅速演進。教育領(lǐng)域也是一樣,“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給教育領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的活力。然而,“互聯(lián)網(wǎng)+教育”作為一種新型的教育形態(tài),與傳統(tǒng)教育相比,在教學組織方式、師生地位、教學資源應(yīng)用等方面有著很大的不同。傳統(tǒng)教育學的解釋范式無法清晰地闡釋這些新的教育現(xiàn)象,尤其是教育大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),我們預見到未來教育獲得學生全息數(shù)據(jù)的可能性,這急需一套能解釋這些新的教育現(xiàn)象的方法體系。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,這種基于自然科學的研究范式,對于我們認識教育教學的新常態(tài)提供了新的認識思路。在這樣的背景下,教育范式開始由基于經(jīng)驗感知的階段轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)分析的階段發(fā)展。

    (三)數(shù)字原住民學習習慣的變化

    教育是什么?往簡單方面說,只需一句話,就是要養(yǎng)成良好的習慣。人從出生就開始通過學習來了解這個世界,學習作為一種獲取知識和交流的方式,已經(jīng)成為人們?nèi)粘I畹闹匾M成部分。同樣,人在通過學習與世界交互的過程中,其思維習慣、生活習慣和學習習慣等方面也深受世界的影響,從而打下了時代的烙印。正如Bruce D.Perry博士所說:“不同的經(jīng)歷產(chǎn)生不同的大腦認知結(jié)構(gòu)”,技術(shù)在推動人類社會由工業(yè)社會向信息社會過渡的同時,也改變著不同年代學習者的學習習慣。

    20世紀80年代及以前出生的學習者,經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)從無到有,被喻為數(shù)字時代的移民;20世紀90年代以后出生的學習者,因其從小就“浸潤”在互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)環(huán)境中,被喻為數(shù)字原住民或數(shù)字土著。由于數(shù)字土著具有伴隨信息技術(shù)成長的經(jīng)歷,因此造就了他們與數(shù)字移民不同的學習習慣。當前在校的中小學生均為數(shù)字土著,他們的個體學習習慣和群體學習習慣與數(shù)字移民相比,發(fā)生了很大變化,呈現(xiàn)出新的特征,因此,研究和探索這些新特征對于教學改革、因?qū)W施教,實現(xiàn)從規(guī)?;逃蛞?guī)模個性化教育轉(zhuǎn)變具有重要意義。

    二、學習習慣動力學的研究定位

    學習習慣是學習者的個性化標簽,是影響個性化學習服務(wù)精準化的重要因素。因此,揭示“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下學生的個體學習習慣和群體學習習慣發(fā)展的規(guī)律和途徑,是破解規(guī)模個性化教育難題的重要內(nèi)容。

    傳統(tǒng)學習習慣的研究在以下三個方面取得了進展:一是學習習慣培養(yǎng)的方法和策略研究。研究者在長期的教學實踐中積累了大量的針對具體學科、具體學段的學習習慣培養(yǎng)方法和策略,包括針對具體學科的學習習慣培養(yǎng)和概括的(不針對具體學科)學生學習習慣的培養(yǎng)兩方面。針對具體學科的學習習慣培養(yǎng),如佟士凡列舉的語文學習習慣有獨立思考的習慣等七種習慣等。概括的學生學習習慣的培養(yǎng),如白文飛提出培養(yǎng)中小學生良好的學習習慣的語言激勵性評價、分層激勵性評價和情感激勵性評價等激勵性評價方法;趙麗霞從主要原則、基本環(huán)節(jié)、內(nèi)容體系、測評方法方面人手探討小學生良好學習習慣的培養(yǎng)對策等;二是從心理學角度分析學習習慣的形成機制,主要有目標促進論、環(huán)境促進論、態(tài)度促進論三種觀點。目標促進論認為,目標在習慣形成過程中起到關(guān)鍵的作用,如Verplanken等提出“習慣是一種目標導向的自動化反應(yīng)行為,認為行為目標的激活可以直接引發(fā)習慣行為的表現(xiàn)”。態(tài)度促進論認為,態(tài)度在習慣形成過程中起到重要的作用,如Aarts H等提出習慣形成模型,該模型將習慣形成分成了需求、感知(希望、社會壓力、行為控制)、意圖、態(tài)度、評估(經(jīng)驗的滿意度)、形成習慣等階段。環(huán)境促進論認為,環(huán)境對習慣行為形成有重要影響作用,如Neal等提出“直接背景觸發(fā)模型”,認為只要知覺到背景特征線索就會觸發(fā)聯(lián)結(jié)反應(yīng);三是解構(gòu)不同學段學生學習習慣的維度,如田瀾對問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)進行探索性因素分析和驗證性因素分析,將小學生學習習慣分為七個維度;McDermot將青少年的學習習慣分成能力動機、學習態(tài)度、注意力或堅持性、策略或靈活性四個維度;Cakiroglu,Unal將大學生在線學習習慣分成家庭環(huán)境、目標計劃、專注習慣、準備考試、通常的習慣和態(tài)度、學校環(huán)境等。

    然而,以往學習習慣研究的場景,大多是基于傳統(tǒng)的課堂教學環(huán)境,近幾年開始出現(xiàn)基于混合環(huán)境和在線環(huán)境的研究;以往學習習慣的研究,定性研究范式一直占據(jù)著主導,定量方法僅是通過自編學習習慣問卷來測量。這種測量方式主要采取自我報告法和反應(yīng)頻率測量法。但自我報告法和反應(yīng)頻率測量法本身都存在一定的缺陷,從而導致誤差。如自我報告法容易受到近因效應(yīng)或突出效應(yīng)的影響,從而產(chǎn)生一定的回憶偏差;反應(yīng)頻率法則需要在他人幫助下進行測量和統(tǒng)計被試的反應(yīng)頻率,這不利于個人隨時隨地的對習慣進行檢測與管理。可見,已有的學習習慣的研究方法難以準確描述學生學習習慣的變化,也難以發(fā)掘新型學習環(huán)境下學習習慣發(fā)展的規(guī)律。因此,構(gòu)建科學有效的學習習慣測量模型以描述學習習慣的動態(tài)變化,探索學習習慣進化的動力學機制以發(fā)現(xiàn)學習習慣形成的規(guī)律,是深層次挖掘“互聯(lián)網(wǎng)+教育”背景下學習習慣發(fā)展規(guī)律的兩個關(guān)鍵問題。

    本研究嘗試將學習分析方法和大數(shù)據(jù)分析方法融合到學習習慣研究,以破解這兩個關(guān)鍵問題。學習分析通過收集無干預的用戶軌跡數(shù)據(jù),對學習行為進行定量化分析,提供了學習習慣診斷、預測和干預的方法。大數(shù)據(jù)分析為行為規(guī)律的挖掘提供了研究思路和技術(shù)方法,是發(fā)現(xiàn)學習習慣的基礎(chǔ)和重要保障。基于此,本文提出基于大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學,意圖從學習者的學習行為分析出發(fā),通過采集海量的學習行為軌跡數(shù)據(jù)(如:課堂表現(xiàn)行為軌跡、課前預習行為軌跡、作業(yè)表現(xiàn)行為軌跡、考試表現(xiàn)行為軌跡、交流討論行為軌跡等數(shù)據(jù)類型),構(gòu)建一個可重用的多粒度數(shù)據(jù)共享模型。在此基礎(chǔ)上,融合學習分析和大數(shù)據(jù)分析方法,深層次分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律,構(gòu)建一個六維(聽課、交流、自學、作業(yè)、考試、復習)的學習習慣測量模型,并基于該學習習慣測量模型設(shè)計一個精準化的學習習慣干預模型,探索基于教育大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學機制,溯源學生在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下學習習慣發(fā)展的規(guī)律。

    三、學習習慣動力學的研究目標和關(guān)鍵科學問題

    (一)研究目標

    本研究的目標是探索數(shù)字化學習環(huán)境下學生學習習慣發(fā)展的新規(guī)律和新途徑,通過建立基于大數(shù)據(jù)的學習習慣數(shù)據(jù)采集模型,構(gòu)建有效的學習習慣測量模型,探索并設(shè)計學習習慣干預模型,以揭示數(shù)字時代個體和群體學習者學習習慣形成的動力學機制,從而豐富個性化教育理論,提高教育服務(wù)的精準化水平,為實現(xiàn)規(guī)模個性化教育提供理論和實踐支持。

    (二)關(guān)鍵科學問題

    1.學習習慣的數(shù)據(jù)化表征

    學習習慣的數(shù)據(jù)化表征,即建立學習習慣的測量模型,動態(tài)表征學習習慣及其變化。數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習習慣量化研究,與傳統(tǒng)基于經(jīng)驗的定性研究范式相比,具有更高的精確性,特別是在大數(shù)據(jù)的助力下,學習習慣的數(shù)據(jù)化表征有利于建立學習習慣與其他學習變量之間的數(shù)據(jù)關(guān)系,探索學習的規(guī)律,從而使教育研究走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精確化、科學化研究,破解規(guī)模個性化教育的難題。

    2.學習習慣進化的動力學機制

    學習習慣進化的動力學機制,即在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,探索學習習慣朝著預期方向發(fā)展的系統(tǒng)所包含的要素、各要素的功能及要素之間的相互關(guān)系。在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下,探索數(shù)據(jù)作為動力能源,技術(shù)作為動力引擎的學習習慣進化的動力學機制,是建立動態(tài)實時的學習習慣模型,研究學習習慣的進化規(guī)律。

    四、基于大數(shù)據(jù)的學習習慣動力學的研究內(nèi)容

    (一)基于大數(shù)據(jù)的學習習慣數(shù)據(jù)采集模型研究

    分析數(shù)字時代的學生常態(tài)化學習的學習習慣,首先需要采集學生學習行為數(shù)據(jù),這就需要異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的共享和聯(lián)通,而這種互連、互通的基礎(chǔ),需要將數(shù)據(jù)規(guī)范化,構(gòu)建多粒度的數(shù)據(jù)采集模型。

    如圖1所示,構(gòu)建學習習慣數(shù)據(jù)采集模型主要分為學習軌跡數(shù)據(jù)的監(jiān)測、學習習慣數(shù)據(jù)的感知、數(shù)據(jù)的規(guī)范化、數(shù)據(jù)的形式化描述、多粒度數(shù)據(jù)模型的生成等五個階段。第一階段是學習軌跡數(shù)據(jù)的監(jiān)測,主要利用互聯(lián)網(wǎng)的情境感知工具監(jiān)測學習情境(包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)),清洗和存儲學習情境變化的相關(guān)數(shù)據(jù);第二階段是學習習慣數(shù)據(jù)的感知,即根據(jù)第一階段的情境變化,運用感知設(shè)備識別學習者場景要素(如空間、行為等)的變化,并對這些要素賦予分類語義信息,便于生成規(guī)范化的數(shù)據(jù);第三階段是數(shù)據(jù)的規(guī)范化,主要是將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可被機器直接讀取和識別的結(jié)構(gòu)化、標準化的通用數(shù)據(jù)格式,生成的規(guī)范化數(shù)據(jù),其數(shù)學公式為LC=T×L×D×E={(t,1,d,e)lt∈T,l∈L,d∈D,e∈E},其中,t為時間集合T的元素,l為位置集合L的元素,d為設(shè)備集合D的元素,e為事件集合E的元素;第四階段是數(shù)據(jù)的形式化描述,即將規(guī)范化后的數(shù)據(jù)進行形式化描述,生成xAPI的學習記錄語句,存儲到學習記錄庫中,便于生成多粒度數(shù)據(jù)模型;第五階段是多粒度數(shù)據(jù)共享模型的生成,主要是基于前面四個階段的運算結(jié)果,根據(jù)不同的場景要素,構(gòu)建不同維度的數(shù)據(jù)立方體,生成可共享、可重用的多粒度數(shù)據(jù)模型,以滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間按需傳輸?shù)囊蟆?/p>

    (二)學習習慣測量模型研究

    建立學習習慣的測量模型是描繪學習習慣動態(tài)變化的基礎(chǔ),是對學習習慣進行診斷、預測和干預的前提。如圖2所示,動態(tài)化的學習習慣建模研究分為四個環(huán)節(jié):第一個環(huán)節(jié)是學習習慣模型維度的確定,通過收集和分析國內(nèi)外關(guān)于學習習慣維度分類的文獻,初步確定學習習慣維度的關(guān)鍵詞;通過問卷訪談,補充學習習慣維度的關(guān)鍵詞,建立學習習慣維度的關(guān)鍵詞集;通過文本分析法和德爾菲法,初步確定學習習慣維度的構(gòu)成,并用數(shù)據(jù)檢驗維度之間的結(jié)構(gòu)效度;第二個環(huán)節(jié)是維度測量指標的劃分,通過對每—個維度指標的調(diào)研分析,初步確定維度的測量指標集;通過歸類分析、因子分析等方法生成最終的測量指標集;第三個環(huán)節(jié)是特征值的計算,運用分層聚類、頻繁序列等挖掘算法,將測量指標集從學習習慣規(guī)范化數(shù)據(jù)集中挖掘出來,生成各個維度的頻繁序列集;運用各個維度的特征值,計算方法生成各個維度的特征結(jié)果集,從而得到個體學習習慣模型;第四個環(huán)節(jié)是學習習慣模型的生成,個體學習習慣模型通過單個維度分群計算得到,群體學習習慣模型通過多個維度組合計算得到。

    (三)學習習慣的干預模型研究

    學習習慣的干預模型是學習習慣進化的動力引擎。模型的干預機制是根據(jù)學習習慣的診斷結(jié)果,提供不同的支持策略,具體包括兩類支持策略。如圖3所示,對于不良學習習慣,提供主動干預策略;對于良好學習習慣和個性化學習習慣提供自適應(yīng)服務(wù)策略。主動干預策略的實施包括兩個環(huán)節(jié):學習習慣的形成機制和干預的匹配機制。學習習慣的形成機制即對于某一不良學習習慣進行描述,分析習慣的形成機制,剖析主要原因,從而生成不良學習習慣的成因集。干預的匹配機制是通過識別不良學習習慣,從策略庫中選擇干預策略進行適配,并提供干預的方式和干預的時機,通過一段時間的干預后,對干預的效果進行分析,如果效果不理想,再動態(tài)修正干預的策略、方式和時機。自適應(yīng)服務(wù)策略實施包括兩個環(huán)節(jié):服務(wù)推送引擎和適應(yīng)性內(nèi)容的呈現(xiàn)策略。服務(wù)推送引擎根據(jù)學習者個性化的學習習慣或良好的學習習慣的特征,匹配學習資源(如:學習進度、學習內(nèi)容、學習伙伴、學習活動等),在此基礎(chǔ)上,采用Multi-agent的協(xié)同過濾推送算法,選擇適配的推送策略(如:推送的時機、推送的方式、推送的內(nèi)容等),生成最恰當?shù)馁Y源推送列表。適應(yīng)性內(nèi)容的呈現(xiàn)策略是基于生成的資源推送列表,匹配學習者的學習策略,對生成的資源列表進行匯聚重組,選擇學習者適配的內(nèi)容呈現(xiàn)策略,主動地推送給學習者合適的學習資源。

    (四)學習習慣動力學機制研究

    學習習慣動力學機制,即研究促進學習習慣進化的系統(tǒng)所包含的要素、各要素的功能及要素之間的相互關(guān)系。如圖4所示,學習習慣的數(shù)據(jù)采集模型收集和存儲學生學習行為的數(shù)據(jù),給學習習慣的量化提供了原動力,是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ);學習習慣的動態(tài)測量模型是動態(tài)描繪學習習慣發(fā)展變化的前提,是對學習習慣進行干預的保障;學習習慣的干預模型是促進學習習慣進化的動力引擎,是整個動力學機制的核心;效果分析部分給整個系統(tǒng)提供反饋,促使各要素動態(tài)修正,保證系統(tǒng)朝著正確的方向發(fā)展即學習習慣朝著預期方向進化。

    五、研究意義

    學習習慣動力學的研究對于探索數(shù)字時代學生學習的內(nèi)在規(guī)律、提升個性化學習服務(wù)的精準度、形成規(guī)模個性化教育理論具有重要的理論和實踐價值。通過挖掘?qū)W生日常學習行為數(shù)據(jù),無干預地發(fā)現(xiàn)真實的學生,理解、分析、預測學生的學習習慣,為具有不同學習習慣的學習者提供個性化學習服務(wù),并為具有不良學習習慣的學生提供有針對性的指導,從而為學生的自我學習監(jiān)控、教師的教學決策和教育機構(gòu)的管理決策提供科學依據(jù)。

    學習習慣動力學的研究提供了認識教育教學新常態(tài)的新方法和新思路。學習習慣動力學的研究定位與傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗的教育研究范式不同,是數(shù)據(jù)驅(qū)動下的定量研究范式,這種運用建模與數(shù)據(jù)挖掘的方法描繪學習習慣發(fā)展的動態(tài)變化,為教育研究走向科學化和精準化奠定了科學基礎(chǔ);而數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式,通過將勤奮度轉(zhuǎn)化為可測量的指標,運用數(shù)據(jù)建模和挖掘算法,構(gòu)建動態(tài)表征學習者學習投入狀態(tài)的測量模型,并與學習結(jié)果等變量建立聯(lián)系,使得分析結(jié)果更科學、更準確。

    學習習慣動力學的研究為教育政策的制定提供科學的依據(jù)?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+教育”環(huán)境下學習者個體和群體學習習慣的變化是推動教育變革的基礎(chǔ)。學習習慣動力學認為,群體習慣的“爆發(fā)”其背后必有動力學機制,通過其動力學機制分析,會發(fā)現(xiàn)這種群體習慣爆發(fā)的原因和規(guī)律,為教育政策的制定提供科學的依據(jù)。通過描述學習習慣模型的時空偏好維度,從技術(shù)和文化變遷等角度解釋其爆發(fā)的動力學機制,這對設(shè)計基于個體和群體時空偏好的學習環(huán)境(如智慧學習環(huán)境的設(shè)計)提供了重要的指導,也給教育信息化規(guī)劃和教育供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供了依據(jù)。

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