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SENS: Network analytics to combine social and cognitive perspectives of collaborative learning 普通类
ENA和SNA的结合可以检测出关于学习者执行协作学习文献中描述的角色的信息:认知和社交技能的集合,其特征是与适当的人就适当的内容进行交互。提出的SENS方法是对MOOC中协作活动中产生的数据进行研究。本研究结果提示ENA与SNA具有互补和协同作用。它们彼此相关,而且都与学生的表现有关。
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Exploring presence in online learning through three forms of computer 普通类
本个案研究使用电脑介面语篇分析,检视线上沟通模式,以了解线上学习环境下,教学在场、社会在场与认知在场的表现。研究结果表明,研究参与者积极参与了讨论。教师和辅导员通过张贴鼓励社交的文字和保持积极的情绪基调,展现了很高的教学存在感,为学生的讨论创造了一个开放的交流环境。为了促进学生的认知发展,他们所描述的行为包括“告知”和“阐述”,通过提供事实信息和扩展或修饰所提观点来帮助学生构建知识。学生通过使用更
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人工智能教师的未来角色 普通类
介绍人工智能的三个主要原理,主要应用领域,以及人工智能应用于教育的13个场景,展望人工智能+教师的发展阶段。
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0-教育技术新发展课程纲要-2019 普通类
2019年教育技术新发展课程授课计划介绍
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Implementing On-Call-Tutor System for Facilitating Peer-Help Activities 普通类
我们的研究结果表明,与对照组相比,实验组的学生有更多的同伴帮助活动和更好的学习成绩。研究结果还显示,学生建立了自己的社交网络,并在其中相互交流,获得/提供社会支持和有用的学习知识。此外,我们发现我们的学习系统的有用性是影响学生在社交网络中与熟悉/不熟悉的同学建立友谊并与他们交流的意愿的主要因素。根据我们的研究结果,我们建议在不同班级使用随叫随到的导师系统,以促进同学之间的互助活动,特别是当学生学习
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0620What Learning Analytics Tells Us Group Behavior Analysis and Individual Learning Diagnosis based on Long-Term and Large-Scale Data 普通类
教育数据挖掘与学习分析的实践与应用已成为教育研究者关注的焦点。然而,探究群体学习的规律和个体学习的特点仍然是一项艰巨的任务。 本研究从22个班级1088名学生的登录行为、资源利用、测验、互动行为、学业成绩等方面分析了他们的在线学习日志。 为了解决这些问题,我们采用了统计分析、可视化社交网络分析和相关分析等多种方法来分析在线学习的过程和结果。 研究结果揭示了网络学习者群体行为的特点,突出了影响个体学
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0802-Primary school pupils' emotional experiences of synchronous audio-led online communication during online one-to-one tuition 普通类
我们的研究结果表明,音频同步一对一在线教学为学生和导师之间建立积极的情感关系提供了可变的、有限的途径。虽然我们的研究在很大程度上支持同步技术增强了与“真实”的人(社会存在)交流的感觉这一论点,但我们的结论是,这未必有积极的影响。我们发现,学生与导师关系的好坏与学生的社会存在质量有关。这篇论文增进了我们对社会存在理论的理解,并强调了项目开发人员和导师考虑学生敏感的合作教学方法的必要性。
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What Learning Analytics Tells Us? Group Behavior Analysis and Individual Learning Diagnosis based on Long-Term and Large-Scale Data 普通类
在学生看来,因素包括在线时间的长短、资源的有效利用、社会互动、在线学习支持和服务等。从教师角度看,网络教学管理、学习资源的适宜性、网络干预策略的有效性、对网络学习者的准确反馈等都是影响网络教学效果的因素。因此,学习分析技术不仅可以规范学习结果的评估,还注重学习过程评估的标准化。为学习者提供个性化的学习诊断报告,帮助学习者了解自己的学习状况,促进教师准确实施教学和评价。
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启发式教学 普通类
教师严格遵守学生思维逻辑的发展规律,不停的提出具有性的,尖锐的引导问题,让学生只能得出教师期望的答案。(1.强调教师在教学过程的引导作用;2.强调学生是教学过程的主题;3.强调新旧知识的联系是学习关键)
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网络教育实验 普通类
针对网络教育的一个实验研究。