首都师范大学万海鹏博士和浙江师范大学何文涛

2019-10-20 作者:产品测评   |   浏览(109)

(计算机与信息工程学院 徐天贺)

在智慧学习环境中,对学生进行适应性诊断与反馈的效度,取决于学习者模型的精准程度。

万海鹏从认知地图相关概念辨析出发,讲述了自适应在线学习认知地图模型的构建及支撑系统的设计、实现和应用实践,并讲解了课题组关于未来教育高精尖的最新研究成果。随后,何文涛介绍了智慧教室下协作学习的行为构成及其特征,从智慧教室中媒体技术产品的功能适用性、智慧教室下协作学习的运行机制和学习活动设计等几个方面为大家全面讲解了智慧教室环境下协作学习的研究内容,使学院师生对智慧教室环境下的协作学习有了更深入的了解。

一、问题提出

6月15日,首都师范大学万海鹏博士、浙江师范大学何文涛博士应计算机与信息工程学院邀请,在学院103会议室为计算机与信息工程学院师生分别做了题为《自适应在线学习认知地图模型构建与应用研究》和《智慧教室环境下协作学习的系统分析研究》的学术报告。学院部分老师及研究生聆听了报告。

目前,学习者模型主要有静态模型和动态模型两种构建方式。

提问环节,两位博士与现场师生进行互动,耐心解答了师生提出的问题。此次讲座理论与实际结合紧密,报告内容具有前沿性,两位博士深入浅出的讲解,使大家受益匪浅。

动态模型,是捕捉学习者与智慧学习环境交互中产生的信息,随时更新学习者模型,以进行适应性反馈。动态模型的表征方法有覆盖模型方法、赋值模型方法、贝叶斯模型方法等。覆盖模型方法通过建立与学习内容相关的概念、技能、错误的领域知识集合,然后将学习者目前掌握的概念、技能、错误作为领域知识子集的方法将学习者表征出来。赋值模型方法一般依据项目反映原理估算学习者的能力水平,以及通过心理学量表判断学习者的认知风格、认知偏好,将诊断结论赋值表征学习者的水平。贝叶斯模型方法通过建立学习内容项之间的因果关系,依据诊断的信息,推断学习者对知识的掌握程度等。

当前,大数据、“互联网+”、可穿戴设备等信息技术新概念的出现,不断促进学习理念、教与学方式的革新,教育信息化的推进逐步从宏观建设走向微观设计,相应的智慧学习环境研究成为热点(黄荣怀等,2012)。在智慧学习环境中对学习者的特质、学习状况进行诊断和监控,挖掘学习者的学习需求,进而提供适应性的学习反馈,有助于实现学习者个性化发展。智慧学习环境适应性功能的实现基础,是构建适切的学习者模型。本研究聚焦学习者微观认知过程的精准学习者模型样态,以期提高智慧学习环境对学习者个性化学习支持的效度。

2.学习者模型构建从智化设计方面展开论述

1.学习者模型是智慧学习环境智能化的起点

学习者模型界定

关 键 词:智慧学习环境 个性化学习 学习者模型 ABP学习者模型 前概念

3.学习者模型是开发智慧学习环境中数字化学习者模型的理论依据

静态模型,是在学习者进入学习环境之前就已经建好的学习者模型,一般使用铅版模型方法进行表征,这种方法是通过将学习者依据预先设计的类别如性别、能力、兴趣爱好等特质进行归类。

智慧学习环境能根据对学习者的诊断结果,进行智能地、适应性地提供学习支持反馈。其中的诊断模块、适应性模块功能的实现都基于学习者模型对现实世界学习主体建模的诊断结果,是智慧学习环境实现适应性功能进行诊断与反馈的起点。

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