基于多源学习活动流的分析规则设计及其应用

发布时间：2024-03-30 15:14

　　多源学习活动流的提出,可有效反映学习者穿梭于不同学习生态空间的数字活动轨迹,而将这些数据汇聚在一起加以追溯和分析,可全面理解学习者整个学习生态的需求和问题,从而有效支持智慧教育下的精准教与学。在借鉴ADL xAPI的活动描述模型、CAM的分层结构和Paradata的多用户视角的基础上,多源学习活动流的描述模型以及汇聚层次被加以讨论,补充了在以往学习分析研究中少有考虑到的数据记录的多源性以及汇聚分析的层次问题。首先,六类数据要素(Actor、Action、Object、Tool、Session和Source)逐渐递增组合、22条"情境—应用—数据"数据分析规则被提出,并按照个体性情境、任务性情境、社会性情境、时空性情境和环境性情境加以归类,以指导多源学习活动流数据分析的具体应用。然后,借助由Slack(一款App聚合协作学习平台)和Trello(一款学习项目管理平台)所搭建的多源学习环境,将提出的数据分析规则应用于实践:实验对象35名大二学生被分成10组,所收集的6179条学习活动行为数据使用Actor{1,n}-Action{1,n}/Tool{1,n}-Source等规则,从小组和个...

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【部分图文】：

图2多源学习活动流的汇聚视角

Chen等[16]用“水滴—溪流—河流—海洋”（DropStream-River-Ocean）作为隐喻，描述了各类学习数据在系统中的汇聚层次。我们在此也借用这一隐喻，来描述学习生态中不同层级的数据汇聚所呈现出学习者不同视野下的学习状况（如图2所示）。水滴（Drop）是学习活动数据....

图1多源学习活动流的描述模型

在本研究中，多源学习活动流的描述，既要能表现数字学习生态中学习者丰富的学习活动，又要能被快速分析、解读用作智慧教育决策的数据驱动依据。因此，我们主要借鉴了ADLxAPI的活动描述模型。此外，多源学习活动流的描述，还需考虑汇聚分析的层次和视角问题，而CAM的分层结构和Parada....

图3基于Slack和Trello的多源学习环境

我们选取了H大学教育技术学专业35名大二学生作为研究对象，在专业课程《信息技术教育应用》中展开应用。在为期一学期的课程教学中，学生被分为10个小组，每组3-4人，共开展了三次项目活动。在项目活动中，学生在多源学习环境中利用Slack进行知识交流、资源共享、任务讨论等，使用Trel....

图4各小组学习活动行为的次数统计

在三次项目教学结束后，经过整理，35名学生共被记录了6179条有效行为数据，其中，Slack上有3055条行为数据，Trello上有3124条行为数据。10个小组在不同学习平台上的学习活动行为次数统计如图4所示，各类学习活动行为的分布情况如图5所示。图5各类学习活动行为的分布情....

本文编号：3942536