基于学习者个性行为分析的学习结果预测框架设计研究

摘要：

对学习者及其所在情境中产生的数据进行记录和分析并为其提供个性化学习服务是教育大数据背景下学习分析研究在促进有效学习方面的内在旨趣,而要实现对学习状态的评估、预警和干预则需要对学习者个性化信息进行实时建模.该文通过对国内外学习分析模型的梳理分析总结存在问题,并基于个性化学习模式和相关文献构建了数字化学习环境下个性化行为分析模型.在此基础上,以教学目标分类理论、个性化学习理论和社会认知理论为指导设计了"目标—过程—结果"为思想的学习结果分类设计原理,并对各层级的学习行为类型进行分析.最后基于学习行为分析模型和学习结果分类设计了学习结果预测框架,包括学习内容分析、学习行为分析和学习预测分析三个模块,为后面个性化学习分析工具的设计提供理论指导.

关键词：学习分析模型、个性化学习模式、学习行为分析、学习目标、学习结果预测

分类号：G434(电化教育)

资助基金：2014年全国教育科学"十二五"规划教育部重点课题"基于教育大数据的学习分析工具设计与应用研究"DCA140230;2014年北京师范大学自主科研基金重点项目"电子书包中基于大数据的学生个性化信息挖掘与应用研究"00305-310400080;2015年国家留学基金委建设高水平大学公派研究生项目研究成果

在线出版日期：2016-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：41-48