摘要：复杂教学交互环境下,针对学习者画像模型所面临的维数灾难和更新高数据成本问题,提出了一种新的模型——大规模数据下低成本自进化学习者画像,该方法改进了传统的深度非负矩阵分解算法,以此来对原始数据从双空间进行特征结构保留并有效降维,抑制维数灾难;以图神经网络为信息捕获媒介,结合深度神经网络对元属性状态值进行量化,引导设计了一种自适应的特征抽取与动态更新策略来辅助学习者画像模型不断自进化;在斯坦福EDX平台数据集上设计了四项实验以验证该模型的性能。实验结果表明,该模型在93.13%的下游教学推荐任务精度下,可减少45%的更新数据成本。

摘要：异步在线讨论环境是支持学习者在线交互的有效工具,对于在线教学的成功开展至关重要。作为传统异步在线讨论环境的主要代表,线程式论坛存在难以维持焦点式讨论、促进交互式对话、支持观点整合、提供情感线索、实现跨情景讨论、促进知识消费和吸引学生深度参与等缺陷,可支撑高质量在线讨论的新型异步在线讨论环境研究成为热点。梳理国际相关成果后发现,新型异步在线讨论环境的应用图景表现为:以限制性环境促进知识整合与协作论证;以可视化环境促进交互式对话与协同知识构建;以锚定式环境促进情境化和焦点式讨论;以复合型环境实现对观点整合、交互式对话和焦点式讨论等功能的整合;以改进型环境达成吸引参与、焦点式讨论和情感反馈等功能;以替代性环境提升学习者的在线交互效果。未来异步在线讨论环境研究应注重整合运用新兴技术,设计可支持多样化学习目标的环境,重视对环境使用效果的评价和提升,充分考虑学习者的个性化需求,注重在线讨论工具与在线学习环境的集成和融合。

摘要：教育数据伦理是对教育数据产生、采集、存储和分析利用过程中所应秉持的道德信念和行为规范的理性审视。教育数据伦理以价值构建与认同为根本挑战,以利益机制设计为主要抓手,蕴含时序性和情境化的动态性。明确教育数据的价值定位,界定教育主体的数据权利,厘清教育数据的教育效用,是教育数据伦理面临的基本问题。对教育数据伦理的研究,从传统伦理学视角,须推进道德自律、法律法规与监管;从技术视角,应从教育服务的各个环节进行伦理渗透,避免技术异化;从教育视角,要提升教育管理者和教师的教育数据素养。

摘要：为适应学习型社会对学习者终身教育记录跟踪的深层次、多元化需求,文章基于区块链技术,设计了一种去中心化的终身教育记录跟踪方案--Educhain区块链平台方案。文章指出,Educhain方案将开源公有区块链平台"以太坊"作为底层平台,采用基于同态加密的多方安全计算、智能合约、共识算法与激励机制。Educhain方案充分结合区块链的安全性和去中心化等特征,与教育实体机构形成了虚拟与现实融合的孪生教育空间,不仅有助于跟踪学习者在各个受教育阶段的学习记录,促进学习数据在不同教育机构之间的分发、共享、分析与应用,而且有助于实现数据驱动的教育智能,为学习者提供更精准的个性化学习支持与服务。

摘要：新冠疫情背景下在线教育成为全球共同选择。随着在线教育资源的极大丰富以及教师和学生时空上的隔离,如何实时了解学生学习状态以便为教师提供有效教学反馈,如何为学生提供合适在线教育资源以满足差异化需求,成为在线教育亟待解决的问题与挑战。围绕网络课程智能适配方案,构建学生标签大数据平台,重点分析用户数据分类、获取方式及完整学生画像体系设计方法;结合多属性决策模型,探讨网络课程评级与分类方法;基于协同过滤匹配度算法,探讨实现学生和课程的精确推荐方法。网络课推荐方法不仅有助于提高网络课程利用率,也有助于根据学习者个人特征开展更加灵活有效的网络课程教学。

摘要：随着大规模在线教育的迅猛发展,MOOC环境下所产生的海量数据为学习行为的量化研究提供了基础。本研究以哈佛大学和麻省理工学院在ed X平台上的课程学习数据为样本,从学习者类型、性别、学历、年龄、课程等5个维度对学习者学习行为进行差异性分析。结果发现:在学习者类型方面,"探索者"是一个特殊的群体,虽没完成认证,但也达到了学习目的;在性别方面,女生学习更认真,学习效果更好,在文科课程上的参与度更高,而男生更加自信,在理科课程上的参与度更高;在学历方面,低学历学习者更容易发生重复点击行为,而学历越高论坛参与度越低;在年龄方面,年轻学习者社交属性更明显,而年长学习者更关注学习本身。最后,本研究根据前人的研究成果以及自身的实证结论提出相关建议,为教学者利用MOOC平台有效地开展个性化教学提供理论参考,并帮助MOOC开发者优化平台设计以创建灵活自主的学习环境。

摘要：该文从学术思想史的视角出发,提出自学习科学创建以来,学习研究在三十年间经历了三次重大转向。第一次是让学习研究“立地”的“方法学转向”,以“基于设计的研究”的提出为标志,缓解了百余年来教育学与心理学之间的紧张关系,为学习研究走向统一提供了一个“脚手架”;第二次是让学习研究“顶天”的“基础研究转向”,以教育与认知神经科学崛起为标志,向基础研究下沉,并对实践产生了正反两方面影响。现在即将迎来第三次重大转折——学习研究的“工程转向”与学习工程的崛起。该研究提出,要从前两次重大转折中把握学习研究的未来走向,推动学习工程的崛起和可持续发展,既要基于“基于设计的研究”的工程隐喻,实现科学思维向工程思维的转换,促进学习研究中科学、技术与工程的一体化发展,又要直面学习研究从基础科学向应用实践转化面临的挑战与伦理问题,利用人工智能技术赋予的力量跨越二者之间“过于遥远的桥”,从而缓解“顶天”与“立地”之间重新浮现的巨大张力。

摘要：知识可视化在教育传播领域正发挥愈来愈重要的作用,如何利用知识可视化进行有效教学是一个值得研究的方向。以往的可视化教学都是针对特定的学科或知识点,不能有效地进行拓展。在此背景下,本研究提出将可视化知识分类的观点,将其分为概念性知识、过程性知识和应用性知识三种类型,并使用不同工具对知识进行可视化,然后结合知识进行文字解释或说明,最后通过电子双板双屏显示,通过文字意义与视觉表征结合的方式促进学生的学习。在此基础上,本研究构建了一种知识可视化的教学模型,从准备、设计、教学和评价四个阶段为教师进行可视化教学提供参考。

摘要：小规模限制性在线课程(Small Private Online Course,SPOC)论坛作为高校师生互动交流的重要场所,其产生的对话文本为教师了解学习者兴趣、实现智能化和个性化教学带来契机。研究提出了一种基于情感-主题时序建模的学习者兴趣主题检测与追踪方法,用于发现SPOC论坛中学习者兴趣主题与教学内容的相关性以及对学习成效的影响。研究结果表明:(1)与教学内容相关的兴趣主题对学习成效具有显著的正面效应,而娱乐灌水类兴趣主题对学习成效具有显著的负面效应;(2)在学期初期和末期,学习者兴趣主题与教学内容的语义相关度会显著上升,而中期则显著下降,即中期的"分心"现象最严重;(3)高成效组最先发起并参与了与教学内容相关的兴趣主题讨论,而低成效组的参与则较为滞后,且更倾向于表述与教学内容无关的内容。最后,通过对兴趣主题与学习成效的关系、兴趣主题对学习成效的影响以及不同成效群体在兴趣主题上的差异性与可预测性进行讨论,研究为互动教学中的精准学习干预以及智能导学方法的设计提供了相关建议。

摘要：混合教学作为在线学习的常态化路径,在自主学习阶段面临学习者认知投入不足的困扰。概念图能够通过帮助学习者在学习过程中有意识地从学习材料中提取新信息并与已有知识建立连接以促进认知投入。因此,围绕概念图工具在混合教学自主学习阶段的应用问题,本研究基于ICAP (Interactive,Constructive, Active, and Passive)学习方式分类学理论、有意义学习理论和活动理论双驱动认知投入干预策略,设计了指向交互建构的学习活动流程和促进有意义交互的学习策略。学习活动流程设计引导学习者在自主学习阶段从参与被动学习活动向参与交互学习活动发展;学习策略设计为学习者参与建构类和交互类学习活动过程提供可操作性的认知策略,确保在自主学习的过程中有意义交互的发生。同时,通过准实验研究验证基于干预策略的混合教学的有效性。实验结果表明,基于干预策略的混合教学对于学习者知识水平以及以元认知意识和沟通能力为代表的高阶思维能力具有促进作用。