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随着网络通信技术和现代学习理论的发展,网络学习已经成为人类学习和终身教育不可或缺的学习方式,也是教师专业发展学习的重要途径之一。本研究立足教师网络学习实践,在对教师网络学习行为特征、表现形式和学习过程等进行分析的基础上,引入数据挖掘技术对教师网络学习过程进行数据挖掘,设计了教师网络学习行为模型,最后对教师网络学习行为进行案例分析。 相似文献
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随着计算机与网络的快速发展和普及,网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成。近年来随着大数据被广泛关注,基于数据挖掘的网络学习行为研究成为重要的研究方向和研究热点。当前关于网络学习行为的分类,大多数基于学习者本身属性,缺乏比较详细而深入的行为类型分析。基于数据挖掘的聚类分析,可以借助大数据的优势,发现数据背后的规律。利用陕西师范大学"现代教育技术"在线开放课程学习者的网络学习过程记录,采用数据挖掘工具对网络学习者行为进行聚类分析,研究发现:根据学习特征,网络学习者可以分为高沉浸性型、较高沉浸性型、中沉浸性型、低沉浸性型四种群体;学习行为与学习效果密切相关,沉浸性高的学习者学习效果往往较好。教师可借助技术工具,对学习者进行不断更新、实时、循环的聚类分析,及时发现学习者的个体及群体学习特征,因材施教,推送适应性的个性化服务,并给予及时的学习预警与恰当的教学干预。 相似文献
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随着计算机与网络的快速发展和广泛应用,网络学习已经是学校教育教学的重要组成部分。已有研究表明,网络学习行为与学习效果密切相关,因此探究网络学习行为与学习效果对有效开展网络学习具有重要意义,也是目前研究的热点与趋势。本研究以陕西师范大学参加"现代教育技术"网络学习系统学习的2801名学习者作为研究对象,以数据库数据作为网络学习行为特征数据来源,采用数据挖掘方法与统计学方法对网络学习者的行为特征进行定量分析,并探讨了网络学习行为特征与学习效果的关系。 相似文献
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学习风格是个体相对稳定的信息组织和信息加工方式,极大地影响着学习进程。掌握学习者的学习风格,有利于教师提供有针对性指导,从而提高网络学习有效性。本文基于数据挖掘技术,应用混合方法测量网络学习者的学习风格。在显式获取用户学习风格的基础上,提出运用J48算法,挖掘不同风格学习者的网络学习行为特征,并构建学习风格模型。其中重点探讨了应用最近邻居法进行异常点挖掘,以减少受其他因素使得网络学习行为无法客观体现学习风格的样本的干扰。以及利用属性选择方法,评估网络学习行为与学习风格的关联关系。并结合相关教学原则对构建的学习风格模型开展教学反思。 相似文献
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《现代教育技术》2016,(6):87-93
近年来,随着教育信息化进程的不断推进,教务管理、学生信息系统及各种网络教学平台等已被广泛应用于教学实践中。网络教学的开展为学生自主学习提供了平台,但却缺乏对学习过程的监督和管理。文章在分析教育数据挖掘技术及其应用的基础上,建立网络学习过程监管的教育数据挖掘模型,并以本校外研社大学英语教学管理平台为例,借助教育数据挖掘技术中的统计分析与可视化、关联规则算法和聚类算法,分析了网络学习过程中产生的大量学习数据,并根据分析结果给出了网络学习过程监督与管理的思考和建议,以期为教师评判学生网络学习效果、了解学生网络学习状况、改进网络学习过程提供有益的参考。 相似文献
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对学习行为进行深入地分析,探讨一般学习者网络学习行为的概念和结构,进而演绎出教师网络学习行为的内涵和呈现。教师网络学习行为的系统模型是一个具有多层次和多维度的结构体系,多层次表现为系统内部有多个级别,自上而下由抽象到具体;多维度表现为网络学习行为类型的多样化,包括操作行为、信息处理行为、协同交互行为、作业行为、认知和元认知。 相似文献
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网络自主学习行为系统框架和自主学习行为层次塔 总被引：3，自引：0，他引：3
网络学习是一种以自主学习为主的学习方式.通过对网络自主学习的理解,结合学习行为的内涵,本文提出了网络自主学习行为的概念,并根据行为理论和学习过程会话模型分析和构建了网络自主学习行为的系统框架和层次结构,为形成网络自主学习行为研究的理论做了有益探索. 相似文献
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尹帮治 《荆门职业技术学院学报》2010,25(9):12-15,29
聚类是指按照事物间的相似性对事物进行区分和分类的过程。对网络个性化学习行为中的大量数据,首先对样本数据进行了预处理,然后运用数据挖掘算法中的K-means算法进行分类,获取各类与网络学习行为属性的关系。在Clementine中的实验结果表明,该算法能够将数据准确聚类,为教师教学培养目标的制定提供一定的决策支持。 相似文献
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基于Web服务的网络学习行为采集研究现状 总被引：2，自引：0，他引：2
随着网络成为人们信息交流的重要平台,远程教育逐渐成为更多人选择的学习方式,同时远程教育研究领域对网络学习行为的采集及反馈也日益关注。本文在查阅大量文献资料的基础上,对国内外不同学者在网络学习行为采集方面的研究进行综述和归类分析,同时介绍了相关技术应用情况,尤其是Web服务技术以及移动Agent技术为网络学习行为采集注入了新活力。通过文献研究归纳出了网络学习行为的几个重要研究领域,以期窥探现阶段网络学习行为采集相关理论和技术的新发展。 相似文献
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基于TRA和TAM的大学生网络学习行为模型构建 总被引：1，自引：0，他引：1
大学生作为国内网民中的第四大群体,却存在网上教育普及率偏低的现实问题.本文借鉴理性行为理论(TRA)与技术接纳模型(TAM),构建起具有9个潜在变量的因果关系模型--"大学生网络学习行为模型(MABNLB)",并采用结构方程模型对理论模型与研究假设进行实证分析.经过对7所高校1126项有效数据的校验处理,证明该模型各项指标均符合要求,整体拟合度较好.据此提出改善大学生网络学习行为的四项对策建议:(1)加强校园网络设施建设,改善网络学习环境;(2)优化网络学习资源内容,激发学生使用兴趣;(3)增加网络学习技能讲授,提高学生使用水平;(4)鼓励教师引导网络学习,促成学生群体文化.本文对学习者掌握网络学习行为机制和有效学习的行为模式具有重要意义. 相似文献
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根据第46次《中国互联网络发展状况统计报告》统计,我国在线教育用户已达3.81亿,网络学习已成为一种重要的学习方式,国内对于网络学习行为的研究也愈加丰富。分析当前的网络学习行为研究现状,能够为后续的研究提供更加有力的帮助。本研究选取我国2005-2020年发表在国内公开学术平台上的网络学习行为论文,借助Bicomb 2.0工具,从文献时间分布、文献作者分布、高频关键词词频、网络学习行为研究的关注点四个方面入手进行分析,研究结果表明目前国内网络学习行为研究主要聚焦于网络学习行为的内涵、分类、影响因素和模型四个范畴。基于此,笔者提出具体化网络学习行为内涵、深度化网络学习行为分析和实践化网络学习行为模型等建议,以期为研究者进行后续的深入研究提供一定的帮助。 相似文献
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在网络环境下,学习者由于高度自由同时又缺乏有效的监管,学习很容易受到外界事件的干扰,并不能完全保证学习者的学习行为是有效的。为保证网络环境下学习的质量与绩效,有必要对网络环境下的有效学习行为进行深入研究。文章在“有效学习”定义基础上,提出网络环境下有效学习行为的概念及其特征,并详细讨论了网络环境下有效学习行为的主要影响因素,最后从中得到提高网络环境下学习行为有效性的启示:在课前,教师要做好学前分析,检查学习者是否已有本次学习必要的基础知识储备,并帮助学习者明确自己的学习目标,给学习者提供必要的学习环境;在课中,教师要注重学习者信息技术应用能力的培养,同时给学习者施加一定的外部动机,并结合具体情况,给予学习者有效的引导;在课后,教师需要及时对这节课进行反思总结。 相似文献
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西部小学教师网络学习行为个案调查与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
互联网技术的发展使传统的教师专业发展模式有了改变和创新的可能,通过互联网,教师们能够得到本地学校以外的高质量的在线专业学习机会,可以与专家或同伴合作,进行持续的交流磋商.本文以西宁市城西区小学教师为个案,在调查研究的基础上分析了西部小学教师网上学习行为的现状、存在的问题以及影响其网上学习的因素,并对调查研究的结果进行了总结归纳. 相似文献
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