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移动协作学习的个性化分组策略研究
被引量：
9
1
作者
郭有松
谭良
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017年第8期19-26,43,共9页
分组策略是影响移动协作学习效果的重要因素之一,也是研究的热点。然而,近年来提出的移动协作学习分组策略都是以学习者被动地接受为前提并且忽略了学习者个性化学习的内在需求和个性化的学习特点,如异质分组、弹性分组等。为此,本研究...
分组策略是影响移动协作学习效果的重要因素之一,也是研究的热点。然而,近年来提出的移动协作学习分组策略都是以学习者被动地接受为前提并且忽略了学习者个性化学习的内在需求和个性化的学习特点,如异质分组、弹性分组等。为此,本研究提出了移动协作学习的个性化分组策略,首先以学生的学习需求为依托,通过分析设计形成学习目标,然后形成协作任务,再通过移动学习平台发布学习目标,形成学习小组雏形,经过多次迭代,最终形成协作学习小组。本研究通过小组活动开展过程中请求发布者的个性化需求满足度和小组成员满足度的评价来评判分组的好坏。实验表明,移动协作学习的个性化分组策略能较好地满足学生成长过程中的个性化需求。
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关键词
转基因
学习
非正式
学习
大规模公开在线课程(MOOC)
基于规则的推荐系统
学习
工具互操作性(LTI)
原文传递
转基因学习:构建基于规则、适合大规模招生的e-learning推荐模型
被引量：
4
2
作者
丹尼尔.布尔戈斯
阿尔贝托.考比
肖俊洪
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017年第7期5-15,共11页
目前,教育技术领域的各种模式和教学法没有同时考虑正式学习和非正式学习。推荐系统通常只把正式环境下的活动(比如作业、成绩评定等)作为其输入参数进行储存、跟踪和检索,没有把每一个用户的非正式活动(比如在社交网络上的活动和持续...
目前,教育技术领域的各种模式和教学法没有同时考虑正式学习和非正式学习。推荐系统通常只把正式环境下的活动(比如作业、成绩评定等)作为其输入参数进行储存、跟踪和检索,没有把每一个用户的非正式活动(比如在社交网络上的活动和持续性评估活动)有效结合起来。此外,学习领域的教学辅导系统通常只是建立在内容过滤和其他学生的协作的基础上,这进一步削弱了辅导教师的关键作用。最后,大规模公开在线课程(MOOC)和小规模非公开在线课程(SPOC)已经成为结合正式和非正式环境的教育模式的重要组成部分,在每一个用户的学习路径中发挥关键作用。教育需要通过我们称之为"转基因学习"的破坏性方法促进教与学过程的提升。我们可以通过利用用户的行为和交互信息以及辅导教师高效监控和个性化咨询服务改进每一个用户的学习表现。本文提出一种适合公开和非公开社交网络以及学习管理系统的个性化e-learning推荐模型LIME,这种模型能支持"转基因学习",尤其适合大规模招生的课程和大数据集。文章还详细介绍了根据这个模型研发的框架和软件原型iLIME,以展示LIME模型是如何独立于学校所使用的学习管理系统运行的。文章最后介绍了一个案例,该案例是以面向全校实施一门慕课教学为背景在Apereo Sakai CLE 2.10-svn环境下运行这个模型。文章还讨论了技术问题和挑战,并提出解决方案,目的是为了能实现在真实学习环境下运行iLIME,向学习者提供基于LIME的推荐。
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关键词
转基因
学习
非正式
学习
大规模公开在线课程(MOOC)
基于规则的推荐系统
学习
工具互操作性(LTI)
原文传递
题名
移动协作学习的个性化分组策略研究
被引量：
9
1
作者
郭有松
谭良
机构
四川师范大学计算机科学学院
出处
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017年第8期19-26,43,共9页
基金
教育部精品资源共享课程'计算机学科教学法'(项目编号:NO.188)的资助
文摘
分组策略是影响移动协作学习效果的重要因素之一,也是研究的热点。然而,近年来提出的移动协作学习分组策略都是以学习者被动地接受为前提并且忽略了学习者个性化学习的内在需求和个性化的学习特点,如异质分组、弹性分组等。为此,本研究提出了移动协作学习的个性化分组策略,首先以学生的学习需求为依托,通过分析设计形成学习目标,然后形成协作任务,再通过移动学习平台发布学习目标,形成学习小组雏形,经过多次迭代,最终形成协作学习小组。本研究通过小组活动开展过程中请求发布者的个性化需求满足度和小组成员满足度的评价来评判分组的好坏。实验表明,移动协作学习的个性化分组策略能较好地满足学生成长过程中的个性化需求。
关键词
转基因
学习
非正式
学习
大规模公开在线课程(MOOC)
基于规则的推荐系统
学习
工具互操作性(LTI)
Keywords
mobile collaborative learning
mobile learning platform
personalized learning
personalized grouping strategy
分类号
G434 [文化科学—教育学]
原文传递
题名
转基因学习:构建基于规则、适合大规模招生的e-learning推荐模型
被引量：
4
2
作者
丹尼尔.布尔戈斯
阿尔贝托.考比
肖俊洪
机构
西班牙拉里奥哈国际大学
西班牙拉里奥哈国际大学教育创新和技术研究院
汕头广播电视大学
出处
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017年第7期5-15,共11页
基金
拉里奥哈国际大学研究和技术部(UNIR Research)(http://research.unir.net)
教育创新和技术研究院(Research Institute for Innovation&Technology in Education
+1 种基金
简称iTED
http://research.unir.net/ited)的部分资助
文摘
目前,教育技术领域的各种模式和教学法没有同时考虑正式学习和非正式学习。推荐系统通常只把正式环境下的活动(比如作业、成绩评定等)作为其输入参数进行储存、跟踪和检索,没有把每一个用户的非正式活动(比如在社交网络上的活动和持续性评估活动)有效结合起来。此外,学习领域的教学辅导系统通常只是建立在内容过滤和其他学生的协作的基础上,这进一步削弱了辅导教师的关键作用。最后,大规模公开在线课程(MOOC)和小规模非公开在线课程(SPOC)已经成为结合正式和非正式环境的教育模式的重要组成部分,在每一个用户的学习路径中发挥关键作用。教育需要通过我们称之为"转基因学习"的破坏性方法促进教与学过程的提升。我们可以通过利用用户的行为和交互信息以及辅导教师高效监控和个性化咨询服务改进每一个用户的学习表现。本文提出一种适合公开和非公开社交网络以及学习管理系统的个性化e-learning推荐模型LIME,这种模型能支持"转基因学习",尤其适合大规模招生的课程和大数据集。文章还详细介绍了根据这个模型研发的框架和软件原型iLIME,以展示LIME模型是如何独立于学校所使用的学习管理系统运行的。文章最后介绍了一个案例,该案例是以面向全校实施一门慕课教学为背景在Apereo Sakai CLE 2.10-svn环境下运行这个模型。文章还讨论了技术问题和挑战,并提出解决方案,目的是为了能实现在真实学习环境下运行iLIME,向学习者提供基于LIME的推荐。
关键词
转基因
学习
非正式
学习
大规模公开在线课程(MOOC)
基于规则的推荐系统
学习
工具互操作性(LTI)
Keywords
transgenic learning
informal learning
massive open online courses
rule-based recommendation system
learning tool interoperability(LTI)
分类号
G420 [文化科学—课程与教学论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动协作学习的个性化分组策略研究
郭有松
谭良
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017
9
原文传递
2
转基因学习:构建基于规则、适合大规模招生的e-learning推荐模型
丹尼尔.布尔戈斯
阿尔贝托.考比
肖俊洪
《中国远程教育》
CSSCI
北大核心
2017
4
原文传递
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