数据驱动的协作学习活动设计与优化策略研究

摘要：

协作学习活动的设计和优化无论在理论还是实践层面都是一大难题.目前,主要存在重结果轻过程、重经验轻数据、数据来源单一、不重视设计、优化体系不完善等问题.事实上,基于多源数据的设计与优化才能使得协作学习达到理想的效果.该文提出基于数据驱动的协作学习活动设计和优化策略,并通过六次协作学习活动探索如何科学设计并优化协作学习活动.采用的数据来源包括协作学习设计方案的数据、设计与实施的一致性、协作学习实施过程中信息流的属性以及协作学习结果四大类11个指标.优化策略包括优化任务设计、提供多元媒体类型、设计不同难度的目标和任务、设计认知和元认知脚手架、搭建协作共享环境、明确交互规则等.研究结果表明,优化后的协作学习活动较优化前在方案质量、设计与实施的一致性、协作学习的信息流属性以及协作学习结果均有显著提升.

关键词：协作学习、活动设计、以设计为中心的研究、数据驱动、优化策略

分类号：G434(电化教育)

资助基金：本文系北京市教育科学"十三五"规划2018年度重点课题"北京市中小学人工智能课程的学习活动设计与评价研究——基于信息流的视角"课题编号:CAHA18089

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：120-128