数据驱动下的学习支持设计与实践

发布时间：2024-02-21 01:44

　　随着数据挖掘与学习分析技术的发展,如何实现数据价值为学生提供支持服务已成为研究热点。为了合理运用学习过程数据更加准确、客观地辅助学生学习,本研究从精准教学视角出发,构建数据驱动下的学习支持设计模型,描述了学习支持设计的两个主体、四个维度、四个环节,阐释了各维度学习支持的具体设计途径与数据驱动过程,并将其应用于实践,结合实验研究法、问卷调查法、访谈法,运用SSAS等学习分析工具验证数据驱动下的学习支持有效性。结果表明,数据驱动下的学习支持能够影响学生学习决策,进而提升学生元认知水平、学习成绩与流畅度,在学习效果与学习能力方面均具有显著促进作用。

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【部分图文】：

图1数据驱动下的学习支持设计模型

电化教育研究程，包括数据生成、数据分析、支持提供、学习决策。图1数据驱动下的学习支持设计模型（一）两个主体主体指学习支持设计的主导者和参与者，同时也是其关益者。精准教学最初目的即为“将科学放入学生与教师手中”[10]，促使教师发现每位学生适合的学习过程与资源，从而最大化改善学习效....

图2初始学习路径图

2018年第3期（总第299期）置。同理，根据访问次数等数据可检查具体资源的有效性，实现资源更新。其次，根据学生在各资源间的跳转数据，可适当调整资源呈现序列。图2中各节点间带箭头的连接线表示学生在各资源模块间的跳转情况，连接线颜色越深，表明发生该跳转的概率越大。从该图可以看出，对....

图3单位时间得分率

图2.4IES事务指南教学改善模型

第2章研究基础：已有研究与学理支撑14调此循环没有明确的起点或终点。图2.4IES事务指南教学改善模型图2.5数据驱动的持续改善循环模式Mandinach等人则从数据转化为信息、最终转化为知识的过程视角出发，结合六个学区个案研究数据，提炼出教育者在数据转化过程中的六个关键技能：收....

本文编号：3904846