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Part three (1): 研究 方法
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基于设计的研究介绍
基于设计的研究(Design-Based Research,简称DBR),也称设计研究方法,是20世纪90年代发展起来的新研究范式,旨在通过设计解决方案、构建人工制品等方式来解决教学和学习中复杂的真实问题,加强理论与实践的联系。自1992年Brown提出“设计实验”、Collins提出“设计科学”,到2003年设计研究联盟(Design-Based Research Collective)正式提出“基于设计的研究”以来, DBR不断发展,已经被广泛应用于教育技术学习环境的设计开发。-
基于设计的研究介绍
在《学习科学与技术》课程中,为支持学生更好地理解课程理论并参与协作学习,本课程设计了一款学习伙伴智能体(Learning Companion Agent)。该智能体并不是传统意义上的“知识问答工具”,而是一个参与学习过程的人机协同学习伙伴。在课堂学习与项目任务开展过程中,它通过提问引导、概念解释、讨论支持与知识整合等方式,帮助学生逐步理解学习科学与教育技术的重要概念,并促进小组成员之间的协作讨论与知识建构。智能体强调启发式对话而非直接提供标准答案,通过持续互动引导学生表达观点、修正理解并形成更深入的学习认知,从而在课堂中形成一种人机协同的学习环境。
学习伙伴智能体链接:https://www.coze.cn/store/agent/7628158558442012706?bot_id=true
温馨提示: 可以复制链接至浏览器打开或点击链接直接打开。
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DBR分析工具箱
通过5个趣味小游戏(配对、排序、翻牌等),帮助学生快速掌握分析DBR案例的5个核心维度(真实问题、自然情境、迭代、数据驱动、理论产出),轻松“解锁”案例解剖钥匙。
DBR分析工具箱链接:飞象老师
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案例探究
三、基于设计的研究案例
案例名称:基于MUVE的中学科学课程:River City分析
案例背景:哈弗大学教育学院和亚利桑那州立大学教育技术专业人员利用信息技术为学生提供一种支持创造性探究的虚拟环境——多用户虚拟环境(multi-user virtual environment,MUVE)River City,帮助学生在虚拟世界中利用各种探究工具体验科学科研的过程和方法,掌握复杂的科学概念以及科学研究的技能。该课程基于真实的历史、社会和地理情境,River City遇到了环境和健康问题。课程要求学生利用所学知识以小组的形式进行探究,在教师的指导下借助于科学研究的工具、方法和过程,来解释引发城市疾病的原因,并提供相应的解决对策。
案例正文:
River City课程设计的核心问题是:如何让学生体验和掌握科学探究的技能,如何让学生理解和掌握科学研究的实验设计。课程设计有如下特点:
1.该课程为学生提供了一种“沉浸”于科学探究的复杂、真实而经过精心设计的情境。
2.学生在River City中可以亲身体验科学家的探究过程,体验科学家群体通过观察、推理、协作对问题进行识别的过程,体验科学家形成和验证假设的过程以及基于证据导出结论的过程。
3.设计者力图使学生能够借助21世纪的技能和信息技术来解决19世纪的城市环境和健康问题。为学生提供多种资源和工具进行探究。
4.课程结合形成性评价和总结性评价两种评价方式。
·科学研究过程的设计与实施
在整个课程学习的过程中,每位学生都经历了从新手向专业科学人员成长的过程,体验了科学探究的全过程:观察——问题识别——形成假设——设计实验——实施实验——形成结论——提出建议——汇报分享——总结完善。

参考资源:
学习伙伴智能体链接:https://www.coze.cn/store/agent/7628158558442012706?bot_id=true
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《River City侦探社》
《River City侦探社》 将DBR分析框架应用到River City案例中,学生通过拖拽配对、排序、点击探索等侦探任务,趣味化地拆解案例特点与过程,最终自动生成作业草稿,无需打字。
《River City侦探社》链接:飞象老师
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说说你对河流城市案例的理解
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说说你对河流城市案例的理解
活动类型:作业提交活动名称:说说你对河流城市案例的理解活动描述:如: 1.设计研究的特点(结合河流城市案例): 2.设计研究的过程; 3设计研究的应用场景与价值; 4. 设计研究应该注意的问题等 PS:可结合自己的项目经历或者研究说说如何进行更好的设计研究等。-
案例探究(二)
案例名称:面向复杂任务解决的多智能体协同学习环境构建:基于设计的研究
案例背景:本研究基于设计的研究(DBR)方法,围绕“如何构建支持复杂任务解决的学习环境”这一核心问题,设计并迭代优化一个多智能体协同学习环境。该环境以医学生临床推理训练为应用场景,构建了由“AI 病人”“AI 助手”“AI 带教医生”等多角色组成的协同系统,通过模拟真实临床情境,使学习者在多主体互动中完成诊断推理任务。研究共进行了三轮迭代,通过系统日志、问卷与过程分析等多源数据,持续优化学习环境设计,并检验其对学习成效与认知过程的影响。
核心问题:如何设计多智能体协同学习环境以支持复杂任务解决?
基于设计的研究实施过程
(1)三轮迭代设计
本研究遵循基于设计的研究(DBR)路径,开展了三轮迭代优化。整体过程体现为由原型构建—功能优化—系统整合的逐步深化。
第一轮以构建原型系统为主,实现学习环境的基本运行;
第二轮聚焦于优化支持机制,提升系统对学习过程的引导能力;
第三轮进一步引入自适应支持与交互优化,增强系统的稳定性与使用体验。
在此过程中,每一轮均遵循“设计—实施—数据分析—再设计”的循环路径,体现出DBR的迭代性与过程形成性特征。
(2)关键设计演化
三轮设计在问题指向上逐步清晰。第一轮主要暴露出角色冲突、反馈泛化及交互不流畅等问题;第二轮通过明确分工与优化交互流程对上述问题进行调整;第三轮则引入自适应脚手架与系统整合优化,进一步提升整体支持效果。
文献链接:http://面向复杂任务解决的多智能体协同学习环境构建——一项基于设计的研究
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迭代实验室——多智能体案例·第四轮改造计划
“迭代实验室——多智能体案例·第四轮改造计划”采用小组协作、点击选择、拖拽组合等互动方式,最终生成可截图或复制的改造方案报告。
迭代实验室——多智能体案例·第四轮改造计划:飞象老师
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案例分析:基于设计的研究案例改进方案
活动类型:作业提交活动名称:案例分析:基于设计的研究案例改进方案活动描述:小组基于该案例,围绕“复杂任务学习环境设计”提出一轮改进方案: 1.分析现有多智能体支持中的不足(如支架适配、交互流畅性) 2.提出优化设计(角色分工或反馈机制),并说明如何通过下一轮迭代验证改进效果。-
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