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    混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型研究與應(yīng)用*

    2020-11-02 13:22:05成亞玲譚愛平
    中國教育信息化 2020年10期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)分析學(xué)習(xí)行為在線開放課程

    成亞玲 譚愛平

    摘? ?要:文章基于學(xué)習(xí)者線上/線下學(xué)習(xí)全過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),構(gòu)建了混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型,并進(jìn)行了實證研究。研究發(fā)現(xiàn):根據(jù)學(xué)習(xí)特征,學(xué)習(xí)者分為高沉浸型、較高沉浸型、中沉浸型和低沉浸型四類學(xué)習(xí)群體;社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為對認(rèn)知投入度、情感投入度、學(xué)業(yè)成績都產(chǎn)生積極顯著影響,而個體學(xué)習(xí)行為對認(rèn)知投入度、情感投入度無顯著相關(guān)。最后,從學(xué)業(yè)預(yù)警等方面提出了建議。

    關(guān)鍵詞:在線開放課程;學(xué)習(xí)行為;數(shù)據(jù)模型;數(shù)據(jù)挖掘;聚類分析;關(guān)聯(lián)分析

    中圖分類號:G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-8454(2020)19-0037-05

    一、問題提出

    在“互聯(lián)網(wǎng)+”教育背景下,新一代信息技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合,催生了課程形態(tài)與學(xué)習(xí)方式的不斷變革。當(dāng)前,在線開放課程無疑是適合學(xué)習(xí)者進(jìn)行知識技能提升的有效路徑之一。然而,在線開放課程學(xué)習(xí)過程中存在輟學(xué)率高、用戶粘度低、學(xué)習(xí)進(jìn)度拖后、學(xué)習(xí)互動不高、學(xué)習(xí)效果有待提高等困境;同時學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)信息,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)信息,如何有效地利用這些數(shù)據(jù)信息改善學(xué)習(xí)、提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效能,針對以上困境,本文對混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究,對學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)建模并進(jìn)行挖掘分析,探究學(xué)習(xí)行為背后隱藏的教、學(xué)規(guī)律,以改進(jìn)教學(xué)提升質(zhì)量。

    二、文獻(xiàn)綜述

    近年來,在線開放課程得到了快速發(fā)展,同時也產(chǎn)生了大量的師生行為數(shù)據(jù)、教學(xué)評價數(shù)據(jù)、師生情感數(shù)據(jù)、課堂管理數(shù)據(jù)。已有研究表明:學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為是學(xué)習(xí)效果預(yù)測的重要影響因素,對學(xué)習(xí)者提高個性化的教學(xué)干預(yù)具有重要指導(dǎo)意義。[1]

    1.行為基礎(chǔ)理論研究

    在線行為理論的研究主要集中于學(xué)習(xí)行為的模型構(gòu)建、評價指標(biāo)、影響因素等方面。如彭文輝等人以概念圖的形式,構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為系統(tǒng)的概念模型,該模型將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為分為操作、認(rèn)知、協(xié)作和問題解決等四類。[2]李爽等人基于在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),從學(xué)習(xí)行為投入指標(biāo)維度進(jìn)行了研究。[3]SunM等人探究了學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)行為與群體協(xié)作、學(xué)習(xí)風(fēng)格之間的相關(guān)關(guān)系。[4]王錢永等通過UTAUT模型探究了影響MOOC學(xué)習(xí)行為各因素之間的關(guān)系。[5]

    2.行為分析技術(shù)研究

    隨著教育數(shù)據(jù)的海量增長,在線學(xué)習(xí)行為分析日益受到研究者的強(qiáng)烈關(guān)注,其主要體現(xiàn)于在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型、分析技術(shù)兩個方面。在學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)方面,如Ochoa Xavier等人認(rèn)為學(xué)習(xí)是多通道的活動,從多維度收集數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)分析。[6]魏順平在資格框架的指導(dǎo)下結(jié)合Moodle學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu),構(gòu)建了學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)模型。[7]在學(xué)習(xí)行為分析方面主要包含各類數(shù)據(jù)挖掘算法,比如聚類分析[8]、內(nèi)容分析法[9]等。

    3.行為分析應(yīng)用研究

    學(xué)習(xí)分析應(yīng)用研究主要聚焦學(xué)習(xí)者特征分析、行為建模、學(xué)業(yè)分析等方面。如Andrade Alejandro通過對學(xué)生細(xì)粒度的行為數(shù)據(jù)及注釋數(shù)據(jù)的采集,映射行為數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)表現(xiàn)水平之間的關(guān)聯(lián)。[10]戴心來等人對課程論壇交流區(qū)的數(shù)據(jù),通過社會網(wǎng)絡(luò)分析法和學(xué)習(xí)分析工具,將學(xué)習(xí)群體分為四種類型。[11]楊現(xiàn)民[12]、李爽[13]等人通過序列分析法的應(yīng)用對學(xué)習(xí)者行為進(jìn)行了深入研究。

    綜上所述,現(xiàn)有相關(guān)研究大多聚焦于在線學(xué)習(xí)行為理論模型、學(xué)習(xí)行為分析技術(shù)及應(yīng)用領(lǐng)域。對混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型的研究較少。本研究將在混合學(xué)習(xí)理論指導(dǎo)下,全程全息采集學(xué)習(xí)者線下、線上的多模態(tài)行為數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行實證應(yīng)用,以期為學(xué)校、教師、研究者進(jìn)行學(xué)習(xí)行為分析與應(yīng)用提供參考。

    三、混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

    1.學(xué)習(xí)要素分析及學(xué)習(xí)行為分類

    行為科學(xué)理論認(rèn)為在動機(jī)的支配下,為滿足學(xué)習(xí)需求與實現(xiàn)目標(biāo)而進(jìn)行的行為活動稱之為學(xué)習(xí)行為。[15] 有關(guān)學(xué)習(xí)行為的現(xiàn)有研究大多是指在線學(xué)習(xí)行為,如“遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)行為”、“在線學(xué)習(xí)行為”等。本文研究的學(xué)習(xí)行為是指混合學(xué)習(xí)視域下既包含在線學(xué)習(xí)行為,也包含線下面對面的學(xué)習(xí)行為。著名的美國教育心理學(xué)家加涅(Robert Mills Gagne)從學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)結(jié)果以及學(xué)習(xí)層次等角度認(rèn)為,學(xué)習(xí)要素包含學(xué)習(xí)者、動作、記憶內(nèi)容、刺激情境(學(xué)習(xí)環(huán)境)四個方面。[14]國內(nèi)學(xué)者魏順平等人從學(xué)習(xí)行為主體、行為客體、發(fā)生場所、發(fā)生時間維度構(gòu)建了學(xué)習(xí)行為要素框架。[15]建構(gòu)主義理論認(rèn)為學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者重新構(gòu)建自身知識結(jié)構(gòu)的過程;[16]行為主義理論則認(rèn)為學(xué)習(xí)是刺激與行為的聯(lián)結(jié);[17]認(rèn)知主義學(xué)習(xí)理論認(rèn)為學(xué)習(xí)不僅是刺激和反應(yīng)的聯(lián)結(jié),更側(cè)重于學(xué)習(xí)者內(nèi)部認(rèn)知結(jié)構(gòu)的改變。[18]誠然不同理論對學(xué)習(xí)的定義有所不同,但其共同點都表述了學(xué)習(xí)是一個過程,是學(xué)習(xí)者在適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)環(huán)境和媒介下產(chǎn)生了一系列的學(xué)習(xí)行為。綜合上述觀點并結(jié)合線上學(xué)習(xí)和線下學(xué)習(xí)特點,本文提出學(xué)習(xí)要素包含學(xué)習(xí)者/學(xué)習(xí)同伴、學(xué)習(xí)目標(biāo)與內(nèi)容、學(xué)習(xí)媒介(線上學(xué)習(xí)平臺/線下智慧教室)、學(xué)習(xí)行為(線上/線下)和學(xué)習(xí)成果五個方面。

    庫爾特·勒溫的行為分層理論[19]認(rèn)為學(xué)習(xí)行為與人類行為同樣具有分層特性,即學(xué)習(xí)行為是由一系列簡單行為組成的,其程度從低層次到高層次不斷加深。同時,學(xué)習(xí)行為可以分為外顯學(xué)習(xí)行為和內(nèi)顯學(xué)習(xí)行為兩大類。外顯學(xué)習(xí)行為是指能夠被網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺和智慧教室物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備記錄的行為,如登錄平臺、瀏覽資源、編輯資源、視頻點播拖放、線下課堂討論與交流等;而與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機(jī)、反思、學(xué)習(xí)滿意度等心理活動相關(guān)的行為則屬于內(nèi)顯學(xué)習(xí)行為。學(xué)習(xí)行為的發(fā)生受到學(xué)習(xí)者自身的信息素養(yǎng)、學(xué)習(xí)動機(jī)、已有知識基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)風(fēng)格等內(nèi)在因素影響,同時也受到學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)環(huán)境等外在條件的影響。

    本文結(jié)合學(xué)習(xí)行為要素,學(xué)習(xí)發(fā)生的內(nèi)外影響因素,前面文獻(xiàn)綜述中已有的在線學(xué)習(xí)行為基礎(chǔ)理論研究、學(xué)習(xí)行為分析技術(shù)研究等內(nèi)涵,將在線開放課程學(xué)習(xí)行為分為社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、軌跡行為等四類,如表1所示。

    2.混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集框架

    混合學(xué)習(xí)視角下的學(xué)習(xí)行為既包括移動終端的線上活動,又包括應(yīng)用多種教學(xué)模式的線下活動,數(shù)據(jù)隨著教學(xué)活動的開展而不斷生成。同時,由于學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)平臺和學(xué)習(xí)模式的不同,動態(tài)生成大量的多元數(shù)據(jù)使數(shù)據(jù)的采集更加復(fù)雜。本研究在行為科學(xué)、系統(tǒng)論及學(xué)習(xí)分析理論指導(dǎo)下,結(jié)合混合學(xué)習(xí)特點,從“課前導(dǎo)學(xué)、課中研學(xué)、課后拓學(xué)”[20]等環(huán)節(jié)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位采集,如圖1所示。

    課前導(dǎo)學(xué)階段數(shù)據(jù)采集與分析:教師基于線上學(xué)習(xí)平臺采集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)、導(dǎo)學(xué)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、導(dǎo)學(xué)測評數(shù)據(jù),以及學(xué)籍成績管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析等技術(shù),分析學(xué)習(xí)者的共性與特性;通過分析學(xué)習(xí)者個體的知識基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)狀態(tài)及導(dǎo)學(xué)學(xué)習(xí)情況,得到學(xué)情分析報告。根據(jù)學(xué)情分析報告,教師可以精準(zhǔn)地識別學(xué)習(xí)者的認(rèn)識水平、學(xué)習(xí)興趣,預(yù)測學(xué)習(xí)的潛在問題和風(fēng)險,并調(diào)整教學(xué)設(shè)計和策略;讓學(xué)生客觀認(rèn)識自己、調(diào)整學(xué)習(xí)策略,有效地促進(jìn)教與學(xué)。

    課中研學(xué)階段數(shù)據(jù)采集與分析:通過智慧教室物聯(lián)感知、視頻錄制、圖像識別等技術(shù)采集線下課堂多模態(tài)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù);通過學(xué)習(xí)平臺工具采集學(xué)習(xí)者信息的檢索、溝通協(xié)作、交互、實時測評等數(shù)據(jù)。通過對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、去噪、轉(zhuǎn)換、缺失處理等預(yù)處理后,應(yīng)用聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、序列分析等技術(shù)對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘。如:應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)挖掘?qū)W習(xí)者個性特征、學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)資源三者之間的內(nèi)在聯(lián)系,為學(xué)習(xí)者推薦個性化的學(xué)習(xí)資源;應(yīng)用序列分析技術(shù)挖掘出學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的規(guī)律、意愿,根據(jù)其個體特性推薦合適的學(xué)習(xí)路徑,促使教學(xué)中教師更加精準(zhǔn)地教、學(xué)習(xí)者更加個性化地學(xué)。

    3.混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型構(gòu)建

    本文將混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為分為軌跡行為、社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為、資源學(xué)習(xí)行為和評價反思行為四類。其中軌跡學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺中的登錄、退出、網(wǎng)頁的跳轉(zhuǎn)等行為和線下課堂到課率、問題搶答等行為。社交行為是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)平臺論壇模塊、問答模塊、個人空間模塊的實時性/異步交流、討論式交流等行為,以及線下智慧課堂中師生、生生面對面的交流和溝通,如探究、協(xié)同解決問題等行為。資源學(xué)習(xí)行為是指學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的資源模塊、論壇模塊中對學(xué)習(xí)資源進(jìn)行訪問學(xué)習(xí)、編輯和發(fā)布信息等行為,同時還包含線下課堂中團(tuán)隊協(xié)作完成具體學(xué)習(xí)任務(wù)而進(jìn)行的系列資源查找、分享等活動行為。評價反思行為屬于隱性的學(xué)習(xí)行為,是指作業(yè)/習(xí)題模塊、測評模塊、項目作品展示評價等環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)行為。在混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)行為分類屬性基礎(chǔ)上,從軌跡、社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、資源學(xué)習(xí)和評價反思四個維度進(jìn)行混合學(xué)習(xí)視域下學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型構(gòu)建,如圖2所示。其中LB指的是學(xué)習(xí)行為,BD指的是行為維度(BD1為軌跡學(xué)習(xí)維度、BD2為社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)維度、BD3為資源學(xué)習(xí)維度、BD4為評價反思學(xué)習(xí)維度)。

    四、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型實證研究

    1.研究實施過程

    (1)研究樣本選擇與研究案例描述

    本研究以“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程為例,對混合學(xué)習(xí)視域下學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實證研究。該課程于2018—2019年度第二學(xué)期開設(shè),歷時16周。本研究選取湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院489名大一學(xué)生為研究對象,其中女生148人、男生341人。該課程學(xué)習(xí)任務(wù)分為八個學(xué)習(xí)項目,包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述與順序表的實現(xiàn)、鏈表的實現(xiàn)、棧的實現(xiàn)、隊列的實現(xiàn)、串的實現(xiàn)與應(yīng)用、稀疏矩陣的存儲、二叉樹的操作與應(yīng)用、查找算法應(yīng)用。該課程線上教學(xué)基于智慧職教MOOC學(xué)習(xí)平臺、線下課堂基于智慧教室開展混合式教學(xué)。

    (2)研究過程與方法

    本研究基于混合學(xué)習(xí)視域形成在線開放課程學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集框架(見圖1),對《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程從“課前導(dǎo)學(xué)、課中研學(xué)、課后拓學(xué)”等教學(xué)環(huán)節(jié)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位持續(xù)采集、存儲。通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等對線上平臺采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和線下平臺采集的半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理。本研究選用聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、序列分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行深入挖掘,發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為背后隱藏的規(guī)律,從而為學(xué)情分析、學(xué)習(xí)干預(yù)、個性化學(xué)習(xí)資源推薦等提供科學(xué)有效的教學(xué)決策支持。

    2.研究結(jié)果分析

    (1)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)類型聚類分析

    基于職教MOOC平臺采集數(shù)據(jù)以及基于智慧教室采集視頻、音頻和圖像監(jiān)控等數(shù)據(jù),本研究將個體學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)化為具體的個體學(xué)習(xí)行為類別,以此來描述學(xué)習(xí)者的軌跡行為、社交行為、資源學(xué)習(xí)行為和評價反思行為。將學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類分析,先建立特征數(shù)據(jù)表,用于描述聚類對象(學(xué)習(xí)者)的屬性特征并將其數(shù)據(jù)化。然后根據(jù)對象數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)、數(shù)量選擇合適的聚類方法,在本研究中選擇K-means聚類方法,利用SPASS聚類分析軟件,選取“學(xué)習(xí)時長”、“學(xué)習(xí)互動次數(shù)”、“作業(yè)完成次數(shù)”、“學(xué)習(xí)總成績”四個變量,按照相似度進(jìn)行聚類分析。通過聚類分析將學(xué)習(xí)者分為高沉浸型等四類,如表2所示。其中,“高沉浸型”學(xué)習(xí)者具有對線上網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺黏度高、參與度高、積極性高、樂于協(xié)作學(xué)習(xí)和自我調(diào)控能力強(qiáng)等特點。該類學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)總成績分為兩類:一類是高成績型;另一類是低成績型。對于低成績型,雖然其參與度高也很努力,但學(xué)習(xí)效果不理想,究其原因可能是學(xué)習(xí)者自身學(xué)習(xí)策略不恰當(dāng)所致。

    (2)學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度的相關(guān)性分析[21]

    學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度的相關(guān)性分析如表3所示。個體學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度的相關(guān)系數(shù)分別為0.262、0.291,研究顯示個體學(xué)習(xí)行為與情感投入度存在較強(qiáng)正相關(guān),而個體學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度無顯著相關(guān)。社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度的相關(guān)系數(shù)分別為0.735、0.796,它們均在0.01水平上存在高度正相關(guān)。

    (3)學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績等方面的相關(guān)分析

    學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績等方面的相關(guān)分析如表4所示。研究顯示社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)滿意度、課程持續(xù)使用意向存在強(qiáng)正相關(guān)性,與學(xué)習(xí)成績呈較強(qiáng)相關(guān);然而,個體學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績、滿意度、課程持續(xù)使用意向均無顯著相關(guān)。

    五、結(jié)論與啟示

    本研究采集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)全過程數(shù)據(jù),并進(jìn)行了學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)建模分析。重點對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)類型聚類,社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度、學(xué)習(xí)效果之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析。學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)類型聚類分析研究結(jié)果表明:混合學(xué)習(xí)視域下在線開放課程學(xué)習(xí)者聚類分別為高沉浸型、較高沉浸型、中沉浸型和低沉浸型四大類。社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與認(rèn)知投入度、情感投入度的相關(guān)性分析研究結(jié)果表明:認(rèn)知投入度、情感投入度與社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為產(chǎn)生顯著影響,這一研究結(jié)論與學(xué)習(xí)投入理論中認(rèn)知投入因素、情感投入因素和社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)(網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí))行為之間的關(guān)系相吻合。[22]社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)效果的相關(guān)性分析研究結(jié)果表明:社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為能有效提高學(xué)習(xí)滿意度和課程持續(xù)使用意向,呈現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)性;同時,社交網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與學(xué)業(yè)成績呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性。

    綜合上述研究結(jié)論,課題組從學(xué)業(yè)預(yù)警、調(diào)整教學(xué)策略、推送適應(yīng)性服務(wù)等方面提出幾點建議:

    (1)針對不同學(xué)習(xí)者類型進(jìn)行相應(yīng)的學(xué)業(yè)預(yù)警和干預(yù)。如,教學(xué)者根據(jù)學(xué)習(xí)者前期、中期學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)及時進(jìn)行學(xué)習(xí)效果預(yù)測,并基于預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整教學(xué)策略和教學(xué)內(nèi)容,從而有效進(jìn)行精準(zhǔn)干預(yù):對低沉浸型學(xué)習(xí)者及時給予恰當(dāng)?shù)母深A(yù)使其向高沉浸型、較高沉浸型學(xué)習(xí)群體轉(zhuǎn)變;同時,根據(jù)學(xué)習(xí)行為預(yù)測其學(xué)習(xí)效果,及時給予相應(yīng)的學(xué)業(yè)預(yù)警和干預(yù),以提高其學(xué)習(xí)效果。

    (2)針對不同學(xué)習(xí)者類型調(diào)整制定教學(xué)策略,實現(xiàn)因材施教。聚類分析結(jié)果有助于教學(xué)者根據(jù)學(xué)情進(jìn)行科學(xué)的教學(xué)決策。如,對低沉浸型學(xué)習(xí)者,教師可以深究學(xué)業(yè)困難原因調(diào)整指導(dǎo)學(xué)習(xí)策略并重點對其進(jìn)行監(jiān)督,提高其學(xué)習(xí)興趣與參與度,督促學(xué)習(xí)進(jìn)度;同時,教師還可以通過提高注意力、同伴激勵等多種途徑提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機(jī),提供學(xué)習(xí)者感興趣的資源,最終使其向高沉浸型學(xué)習(xí)群體轉(zhuǎn)移。

    (3)針對不同學(xué)習(xí)者類型推送適切的個性化服務(wù),包括適切的學(xué)習(xí)資源、適切的學(xué)習(xí)路徑、不同的評價等。如,對高沉浸型學(xué)習(xí)者可以推送一些拓展性資源;針對低沉浸型學(xué)習(xí)者,及時預(yù)警并推送難度較低且感興趣的資源和適宜的學(xué)習(xí)路徑,同時設(shè)置獎勵性的闖關(guān)項目來激發(fā)其學(xué)習(xí)動機(jī),從而達(dá)到提高學(xué)習(xí)效果的目的。

    研究還存在不足,如本研究樣本數(shù)據(jù)僅僅來源于一門課程數(shù)據(jù),研究結(jié)論的信度有待進(jìn)一步驗證。

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    (編輯:王天鵬)

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