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数据驱动的在线协作学习交互分析:模型、工具与实践 版权信息
- ISBN：9787121464386
- 条形码：9787121464386 ; 978-7-121-46438-6
- 装帧：平塑
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据驱动的在线协作学习交互分析:模型、工具与实践 内容简介
数据驱动的在线协作学习分析是提升协作学习效果的重要基础，是推动在线学习变革的重要力量。本书系统梳理了学习分析的研究现状，阐释了协作学习的理论基础与研究热点，构建了在线协作学习分析模型――KBS模型，设计了面向学习者和教师的群体感知工具，分别从学习者和教师视角分析了群体感知工具对学习者学习和教师教学的支持与指导，探讨了社会调节学习在协作学习中的发生机制，展望了在线协作学习交互分析的发展趋势，为研究者刻画了协作学习分析领域的近期新理论模型与研究进展，具有较强的理论价值与应用价值。
数据驱动的在线协作学习交互分析:模型、工具与实践 目录
第1章 绪论 001
1.1 学习分析的内涵及应用 001
1.2 学习分析的旨趣：数据驱动的教育变革 005
1.3 学习分析的新发展：协作学习分析 008
第2章 协作学习的理论基础 012
2.1 协作学习的相关理论 012
2.1.1 信息加工理论 013
2.1.2 社会认知理论 013
2.1.3 社会文化理论 014
2.1.4 活动理论 015
2.2 协作学习的分析方法 015
2.2.1 内容分析法 016
2.2.2 网络关系分析法 017
2.2.3 序列分析法 018
2.3 协作学习的研究焦点 019
2.3.1 协同知识建构及协作论证 019
2.3.2 社会调节学习 021
2.3.3 协作脚本的设计与应用 023
2.3.4 智能协作代理 024
第3章 协作学习分析模型的构建与应用 026
3.1 协作学习分析模型概述 027
3.1.1 协作学习分析模型 027
3.1.2 协作学习分析模型述评 032
3.2 在线协作学习分析模型的构建——KBS模型 033
3.2.1 在线协作学习分析模型的构建 033
3.2.2 KBS模型的构成维度 036
3.2.3 KBS模型的对象分析 038
3.3 KBS模型的设计与应用 041
3.3.1 可视化设计与结果呈现 041
3.3.2 应用效果讨论 043
第4章 在线协作学习分析工具的设计与实现 047
4.1 可视化学习分析工具的比较分析 047
4.2 学习支持工具的设计与应用 050
4.2.1 学习支持工具的理论基础 051
4.2.2 学习支持工具的设计 053
4.2.3 学习支持工具的功能与实现 054
4.3 教学支持工具的设计与应用 059
4.3.1 教学支持工具的理论基础 059
4.3.2 教学支持工具的设计 061
4.3.3 教学支持工具的功能模型 062
4.3.4 教学支持工具的功能实现 064
第5章 在线协作学习分析应用实践——学习者视角 068
5.1 在线协作学习中的学习者学习 068
5.2 支持方案与研究设计 070
5.2.1 研究问题 070
5.2.2 研究场景 071
5.2.3 研究对象 071
5.2.4 研究工具 071
5.2.5 研究过程 072
5.2.6 数据收集与分析 073
5.3 研究发现 073
5.3.1 群体感知工具对小组协作学习表现的影响 073
5.3.2 群体感知工具对不同自我调节水平的学习者的协作
学习表现的影响 078
5.4 研究结论与教学启示 084
5.4.1 群体感知工具能够有效改善小组的协作学习表现 084
5.4.2 群体感知工具影响不同自我调节水平的学习者的
协作学习表现 088
第6章 在线协作学习分析应用实践——教师视角 090
6.1 在线协作学习中的教师教学 090
6.1.1 在线协作学习中的教师干预 090
6.1.2 在线协作学习中的教师评价 091
6.1.3 支持教师干预的学习分析工具 093
6.1.4 学习分析工具对教师干预和评价的影响研究 093
6.2 支持方案与研究设计 094
6.2.1 研究问题 095
6.2.2 研究场景 095
6.2.3 研究对象 096
6.2.4 研究过程 096
6.2.5 研究工具 098
6.2.6 数据收集与分析 100
6.3 研究发现 100
6.3.1 学习分析工具对教师干预的影响分析 100
6.3.2 学习分析工具对教师评价的影响分析 103
6.3.3 教师使用学习分析工具的方式 105
6.4 研究结论与教学启示 115
6.4.1 学习分析工具对教师干预的影响 115
6.4.2 学习分析工具对教师评价的影响 118
6.4.3 教师对学习分析工具的接受度和建议 119
第7章 在线协作学习中交互分析的多元探索——社会调节学习 122
7.1 在线协作学习中的调节学习 123
7.1.1 自我调节学习的研究现状 123
7.1.2 社会调节学习的研究现状 125
7.2 研究设计与方法 128
7.2.1 研究场景 129
7.2.2 研究对象 129
7.2.3 实验设计 129
7.2.4 研究工具 132
7.2.5 数据收集与分析 134
7.3 研究发现 135
7.3.1 在线英语协作学习中学习者自我调节能力的特征
分析 135
7.3.2 在线英语协作学习中学习者社会调节行为的特征
分析 137
7.3.3 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力与社会
调节行为的关系分析 145
7.3.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为
上的差异分析 147
7.4 研究结论与教学启示 150
7.4.1 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力的
特征 150
7.4.2 在线英语协作学习中学习者的社会调节行为的
特征 151
7.4.3 学习者的自我调节能力与社会调节行为的关系
分析 155
7.4.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为
上的差异 157
第8章 在线协作学习交互分析未来展望——从大规模走向多模态 159
8.1 多模态数据的收集与分析将成为在线协作学习交互分析的
重要依据 159
8.2 融合多特征要素的分析模型将成为在线协作学习交互分析的
重要理论基础 160
8.3 基于群体感知的分析工具将成为在线协作学习交互分析工具的
研发趋势 161
8.4 学习者的调节学习能力将成为未来在线协作学习领域的关注
焦点 162
8.5 教师评价与干预将成为提升学习者在线协作学习效果的重要
方式 162
参考文献 164
1.1 学习分析的内涵及应用 001
1.2 学习分析的旨趣：数据驱动的教育变革 005
1.3 学习分析的新发展：协作学习分析 008
第2章 协作学习的理论基础 012
2.1 协作学习的相关理论 012
2.1.1 信息加工理论 013
2.1.2 社会认知理论 013
2.1.3 社会文化理论 014
2.1.4 活动理论 015
2.2 协作学习的分析方法 015
2.2.1 内容分析法 016
2.2.2 网络关系分析法 017
2.2.3 序列分析法 018
2.3 协作学习的研究焦点 019
2.3.1 协同知识建构及协作论证 019
2.3.2 社会调节学习 021
2.3.3 协作脚本的设计与应用 023
2.3.4 智能协作代理 024
第3章 协作学习分析模型的构建与应用 026
3.1 协作学习分析模型概述 027
3.1.1 协作学习分析模型 027
3.1.2 协作学习分析模型述评 032
3.2 在线协作学习分析模型的构建——KBS模型 033
3.2.1 在线协作学习分析模型的构建 033
3.2.2 KBS模型的构成维度 036
3.2.3 KBS模型的对象分析 038
3.3 KBS模型的设计与应用 041
3.3.1 可视化设计与结果呈现 041
3.3.2 应用效果讨论 043
第4章 在线协作学习分析工具的设计与实现 047
4.1 可视化学习分析工具的比较分析 047
4.2 学习支持工具的设计与应用 050
4.2.1 学习支持工具的理论基础 051
4.2.2 学习支持工具的设计 053
4.2.3 学习支持工具的功能与实现 054
4.3 教学支持工具的设计与应用 059
4.3.1 教学支持工具的理论基础 059
4.3.2 教学支持工具的设计 061
4.3.3 教学支持工具的功能模型 062
4.3.4 教学支持工具的功能实现 064
第5章 在线协作学习分析应用实践——学习者视角 068
5.1 在线协作学习中的学习者学习 068
5.2 支持方案与研究设计 070
5.2.1 研究问题 070
5.2.2 研究场景 071
5.2.3 研究对象 071
5.2.4 研究工具 071
5.2.5 研究过程 072
5.2.6 数据收集与分析 073
5.3 研究发现 073
5.3.1 群体感知工具对小组协作学习表现的影响 073
5.3.2 群体感知工具对不同自我调节水平的学习者的协作
学习表现的影响 078
5.4 研究结论与教学启示 084
5.4.1 群体感知工具能够有效改善小组的协作学习表现 084
5.4.2 群体感知工具影响不同自我调节水平的学习者的
协作学习表现 088
第6章 在线协作学习分析应用实践——教师视角 090
6.1 在线协作学习中的教师教学 090
6.1.1 在线协作学习中的教师干预 090
6.1.2 在线协作学习中的教师评价 091
6.1.3 支持教师干预的学习分析工具 093
6.1.4 学习分析工具对教师干预和评价的影响研究 093
6.2 支持方案与研究设计 094
6.2.1 研究问题 095
6.2.2 研究场景 095
6.2.3 研究对象 096
6.2.4 研究过程 096
6.2.5 研究工具 098
6.2.6 数据收集与分析 100
6.3 研究发现 100
6.3.1 学习分析工具对教师干预的影响分析 100
6.3.2 学习分析工具对教师评价的影响分析 103
6.3.3 教师使用学习分析工具的方式 105
6.4 研究结论与教学启示 115
6.4.1 学习分析工具对教师干预的影响 115
6.4.2 学习分析工具对教师评价的影响 118
6.4.3 教师对学习分析工具的接受度和建议 119
第7章 在线协作学习中交互分析的多元探索——社会调节学习 122
7.1 在线协作学习中的调节学习 123
7.1.1 自我调节学习的研究现状 123
7.1.2 社会调节学习的研究现状 125
7.2 研究设计与方法 128
7.2.1 研究场景 129
7.2.2 研究对象 129
7.2.3 实验设计 129
7.2.4 研究工具 132
7.2.5 数据收集与分析 134
7.3 研究发现 135
7.3.1 在线英语协作学习中学习者自我调节能力的特征
分析 135
7.3.2 在线英语协作学习中学习者社会调节行为的特征
分析 137
7.3.3 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力与社会
调节行为的关系分析 145
7.3.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为
上的差异分析 147
7.4 研究结论与教学启示 150
7.4.1 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力的
特征 150
7.4.2 在线英语协作学习中学习者的社会调节行为的
特征 151
7.4.3 学习者的自我调节能力与社会调节行为的关系
分析 155
7.4.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为
上的差异 157
第8章 在线协作学习交互分析未来展望——从大规模走向多模态 159
8.1 多模态数据的收集与分析将成为在线协作学习交互分析的
重要依据 159
8.2 融合多特征要素的分析模型将成为在线协作学习交互分析的
重要理论基础 160
8.3 基于群体感知的分析工具将成为在线协作学习交互分析工具的
研发趋势 161
8.4 学习者的调节学习能力将成为未来在线协作学习领域的关注
焦点 162
8.5 教师评价与干预将成为提升学习者在线协作学习效果的重要
方式 162
参考文献 164
展开全部
数据驱动的在线协作学习交互分析:模型、工具与实践 作者简介
李艳燕毕业于中科院计算所计算机软件与理论专业，2005年7月至2007年7月在北京师范大学教育技术学院做博士后，2007年8月至今在北京师范大学教育技术学院担任教授。李老师先后主持国家社科基金、国家自然科学基金项目、北京市教育规划重点课题、北京市重点实验室共建项目等。参与国家重大基础研究计划 973、高等学校科技创新工程重大项目培育资金等多项课题。曾经出版两部专著。Yanyan Li, et al. (Ed.), State-of-the-Art and Future Directions of Smart Learning, Springer, 2016Maiga Chang, Yanyan Li (Ed.), Smart Learning Environments, Springer, 2013
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