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复杂技能综合学习强调培养能解决复杂问题的专业人才,即能在真实任务情境中,应用所学的知识和技能解决复杂任务,而不仅仅停留于孤立的知识点和技能.关于复杂技能综合学习的研究,已得到国内外学者广泛重视,从不同角度开展相关研究,并发表了大量成果.但目前缺乏对该领域文献的系统分析,难以了解该领域的研究重点和趋势.文章以中国知网、Web of Science、Google Scholar三大数据库为数据来源,选择2000—2019年间发表的有关复杂技能综合学习的235篇论文(英文148篇、中文87篇)为研究样本,对论文关键词进行共词聚类分析和社会网络分析.结果表明,国内外主要聚焦于复杂技能综合学习的教学设计,尤其是学习任务和学习环境的设计;国外较多关注复杂学习中的认知负荷,以及将综合学习应用于计算机编程教育和将教育游戏融入复杂技能综合学习.最后,文章对该领域在国内和国外的发展历程对比分析,并对未来研究提出了相关建议. 相似文献
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近年来,深度学习在教育领域越来越受到重视,它被划分为三大维度:认知领域、人际领域和自我领域。已有的基于问卷、测试题和访谈等方式进行的学习效果分析,难以满足人们对于深度学习中的动态、过程和综合的分析需求。作为一种新的研究方法,社会认知网络特征(SENS)结合了社会网络分析(SNA)和认知网络分析(ENA)两种分析方法,能够很好地对深度学习的三个领域进行分析。通过对原有的SENS方法进行改进,提出了适合深度学习SENS方法的一般步骤,并对每个步骤进行详细的介绍;通过以两个典型案例展示如何利用SENS来促进深度学习,并将深度学习和在线协作数据分析相结合;提出了应用SENS的一些经验与建议,以期为今后研究深度学习提供新的思路和方法。 相似文献
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