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基于工作流技术的Web协作学习环境的构建研究 被引量:1
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作者 吴青 罗儒国 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2012年第21期84-88,96,共5页
Web协作学习可以消除网络学习的孤独感,发挥群体能动性,提高学习效率。然而,基于交流论坛的协作学习,由于参与者学习行为的独立随意性,不适合协作经验不足和自主学习能力较弱的学习者。而将面对面协作学习远程化的协作学习,由于网络环... Web协作学习可以消除网络学习的孤独感,发挥群体能动性,提高学习效率。然而,基于交流论坛的协作学习,由于参与者学习行为的独立随意性,不适合协作经验不足和自主学习能力较弱的学习者。而将面对面协作学习远程化的协作学习,由于网络环境下师生数量悬殊过大,不具备推广性和普适性。在缺乏教师实时监督指导的现实前提下,基于工作流技术,笔者提出构建一种适合网络学习者自行实施协作学习的Web协作学习环境。该环境提供学习流以引导学习活动的有序开展,并将协作教学管理经验作为协作学习策略进行存储,监控可能出现的协作困难并提供解决方案。学习者通过遵循Web协作学习环境定义的各项规则,激发学习能动性,提高Web协作学习的有效性。 展开更多
关键词 Web协作学习 工作流技术 学习流 协作学习策略
原文传递
浅谈网络条件下的主动学习策略——美国北亚利桑那大学教育学院网络课程的个案研究
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作者 包正委 杨宁 《中国教育技术装备》 2008年第2期75-78,共4页
根据格来宾哥和邓拉普(Grabinger&Dunlap,2000)提出的“主动学习的增润环境理论”,采用定性研究中的个案研究方法,调查研究美国北亚利桑那大学(以下简称NAU)教育学院职前教师参与“课堂中的技术”(课程代码:ETC447)这门网络... 根据格来宾哥和邓拉普(Grabinger&Dunlap,2000)提出的“主动学习的增润环境理论”,采用定性研究中的个案研究方法,调查研究美国北亚利桑那大学(以下简称NAU)教育学院职前教师参与“课堂中的技术”(课程代码:ETC447)这门网络课程的网络学习经验。研究结果表明网络学习需要重新建构师生角色,师生关系和教学与学习的方式方法。NAU学生的在线学习经验表明,无论在面授环境中还是网络环境中,学生在参与网络学习之前,需要教师对其进行主动学习策略和协作学习策略的指导。在网络学习过程中,教师需要明确学生的学习期望,了解学生的学习动机以及学生的个性特征,以支持学生的主动学习。同时,教师的引导和帮助以及学习同伴的支持与协作也有助于促进主动学习的产生。 展开更多
关键词 主动学习 网络环境 合作学习策略 个案研究
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基于WEB的教学探析
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作者 郭莉 《彭城职业大学学报》 2001年第2期58-61,共4页
建构主义从新角度看待学习者与来自外部世界的知识的关系,从而提出了一种新的教育思想,建构主义认为,知识不是通过教师传播得到,而是学习者在一定的情境即社会文化背景下,借助学习是获取知识的过程及其他人(包括教师和学习伙伴)... 建构主义从新角度看待学习者与来自外部世界的知识的关系,从而提出了一种新的教育思想,建构主义认为,知识不是通过教师传播得到,而是学习者在一定的情境即社会文化背景下,借助学习是获取知识的过程及其他人(包括教师和学习伙伴)的帮助,利用必要的学习资料,通过意义建构的方式而获得,WEB(计算机网络)的出现使建构主义的教学思想应用于实践成为可能,文章阐述了影响WEB参与到教学过程的几个因素,基于WEB可以达成的教学目标,基于WEB课程的系统环境的组成要素和各要素功能以及它们之间的相互关系,组成基于WEB课程教学过程的主要活动,以及在教学过程中使用的几个教学策略。 展开更多
关键词 建构主义 WEB 教学目标 教学策略 计算机网络 教学系统环境 教学过程
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合作学习策略在大学英语教学中的应用 被引量:5
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作者 陈裕 《重庆教育学院学报》 2010年第4期123-125,共3页
合作学习教学是指教师在英语课堂教学中以教学资料为依托,对学生进行一定的启发和诱导,让学生通过独立探询和合作讨论的方式进行学习的一种新型教学形式。本文详细阐述了合作教学模式的内涵、在不同英语课型的运用和教师作用等方面的内容。
关键词 合作学习教学策略 英语教学
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基于两层协同主动学习策略的分类算法
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作者 张志锋 范乃梅 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期528-531,共4页
针对当前主动学习策略直接用于SVM(Support Vector Machine)分类器时存在的泛化能力不强的问题,提出的两层协同主动学习策略TLCALS(Two-Level Collaboration Active Learning Strategy)应用了协同训练的思想,能深层挖掘未标记样本数据... 针对当前主动学习策略直接用于SVM(Support Vector Machine)分类器时存在的泛化能力不强的问题,提出的两层协同主动学习策略TLCALS(Two-Level Collaboration Active Learning Strategy)应用了协同训练的思想,能深层挖掘未标记样本数据的分布知识。实验表明,TLCALS策略能够合理指定TSVM(Transducive Support Vector Machine)算法中的正样本数,在典型指标测试中都表现出了一定的优越性。 展开更多
关键词 支持向量机 两层协同主动学习策略 贝叶斯网络
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