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传统教材智能化改编的原则、理念与方法——基于KANO模型的《会通汉语》(精编版)智能化改编研究 被引量:1

Principles,concepts,and methods in intelligent adaptation of traditional teaching materials:A study on the intelligent adaptation of“Mastering Chinese” (Refined Edition)based on the KANO model
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摘要 本文基于KANO模型对传统教材的智能化改编进行了需求调研,并依据调研结果对传统纸质教材《会通汉语》(精编版)进行了智能化改编实践。调研结果显示,传统教材智能化改编中的需求可分为期望型、魅力型、无差异型三类,不同类型学习者的需求属性存在显著的群体分布差异。传统教材在智能化改编中应当精准锚定学习者个性化需求;细化资源颗粒,实现精准推送;深化人机互动,提升自适应能力,并推动教育技术的深度创新。智能教材的改编应当建立起依据需求开发功能、教学实践验证功能、不断迭代优化功能的迭代型改编模式。 Based on the results of a survey on learner needs using the KANO theory,this article conducts an intelligent adap⁃tation practice of the traditional paper-based textbook“Mastering Chinese”(Refined Edition).The research results show that the demands for intelligent adaptation of traditional teaching materials can be divided into three categories:expected,attrac⁃tive,and indifferent.There are significant differences in the distribution of demand attributes among learners of different types.The intelligent adaptation of traditional teaching materials should accurately anchor learnerspersonalized needs,refine resource granularity to achieve precise push,deepen human-computer interaction to improve adaptive ability,and promote deep innovation in educational technology.The adaptation of intelligent teaching materials should establish an iterative adapta⁃tion model based on the development of functions according to demands,the validation of functions in teaching practices,and continuous iteration and optimization of functions.
作者 谢婧怡 张君 姜兴山 陈艾琳 XIE Jingyi;ZHANG Jun;JIANG Xingshan;CHAN Ailin(Fujian Normal University,Fuzhou,Fujian 350017,China;People's Education Press,Beijing 100009,China;Fujian Polytechnic Normal University,Fuzhou,Fujian 350300,China;Angeles University,Angeles City 2009,Philippines)
出处 《华文教学与研究》 2023年第3期68-78,共11页 TCSOL Studies
基金 国家社科基金一般项目“中文教育助推新时代中国东盟全面战略伙伴关系建设研究”(22BYY155) 教育部国际中文教育研究项目“菲律宾国民教育体系中的中文课程与少儿中文能力关系研究”(22YH20D) 教育部中外联合攻关项目“提升中文教育融入菲律宾教育体系能力研究”(22YH30ZW)。
关键词 教材智能化改编 需求分析 教育数字化 学习智能化 intelligent adaptation of teaching materials needs analysis educational digitalization learning intelligence
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