测评大数据支持下的学习反馈设计研究

摘要 测评大数据是基于测评活动获得的学习数据的集合,基于测评大数据分析的学习反馈是发挥大数据优势、提高学习效率的有效途径。本研究从测评大数据的视角探讨了大数据应用于学习反馈环节的机遇与挑战,对当前测评大数据的应用方式及问题进行了分析;从数据优势与教学经验有机结合的思路出发,建构了基于测评大数据分析的学习反馈系统框架,包括:反馈内容设计、反馈环境设计、反馈机制设计三个维度。研究认为:测评大数据为当前学习者状态分析和教学优化提供了更客观的数据支持,基于测评大数据的学习反馈分析与规律总结是教育大数据在基础教育领域的价值所在,把握学习状态是开展下一阶段学习的基础。 关键字 测评大数据;学习反馈;反馈设计 [1]陈明选,王诗佳. 测评大数据支持下的学习反馈设计研究[J]. 电化教育研究,2018,(03):35-42+61.

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大数据下智能手机用户行为特征与选择偏好预测

摘要: 为了避免敏感信息对用户行为特征研究的局限,响应手机智能化脚步,文章提出以APP应用程序为标识的分析思路,借助决策树和其他七个分类模型,刻画用户行为特征,完成选择偏好预测。研究表明,决策树建立手机属性与APP应用程序间的关系,发现不同类型的手机用户行为特征规律。经过对比研究不同手机类型APP选择偏好的分类准确性,选择预测效果最佳模型——随机森林和Bagging,为智能手机由研发阶段投入市场环节提供方法学依据。 关键字: 智能手机;APP应用程序;用户行为特征;选择偏好预测 [1]程豪,吕晓玲,范超,赵昱. 大数据下智能手机用户行为特征与选择偏好预测[J]. 统计与决策,2018,(02):73-77.

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基于自适应学习平台促进学生个性化学习的研究

摘要 大数据时代的来临,引发了教学方式的重大变革,基于大数据分析技术的自适应学习平台个性化学习成为教育技术新范式。本研究通过对中外相关文献的分析,对个性化自适应学习概念、时代背景及获得的成就进行叙述,并着重强调了个性化自适应学习是时代发展的呼唤,是教育学研究的新趋势,是科学技术和教学研究深度融合的新典范;重点表述自适应学习平台的框架体系结构、学习者学习特征模型、个性化学习资源推送和个性化学习路径推荐。最后通过教学实践表明:基于自适应学习平台的个性化学习对普通学习者的学习成绩有显著正向影响,而对优秀学习者的学习成绩提高的影响不显著;但在学习兴趣、问题抛弃率和尝试次数等方面都有明显正向影响。研究结果为进一步改进和优化自适应学习平台提供了参考依据。 关键词 自适应学习平台; 个性化学习; 适应性学习; 学习特征; 学习路径; [1]周海波. 基于自适应学习平台促进学生个性化学习的研究[J]. 电化教育研究,2018,(04):1-6.

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