摘要：大规模开放式在线教育(MOOC)对微课程内容设计提出了更高的要求。不断提高微课制作水平,满足学生个性化学习需求,是微课内容设计的关键。根据kolb学习风格理论,从相关理念、设计过程、实施方案等方面研究了微课的内容设计,提出了微课内容风格化设计策略,以提高微课的使用价值。

摘要：科学、有效的学情分析有助于教员精准把握学员个体差异,增加教学设计的针对性。文章介绍了基于kolb学习风格的专项学情分析调查与研究情况,从调查数据及分析、优化《机械基础》教学设计的总体考虑、其他课程教学设计建议三个方面进行了论述,期望对类似课程的教学设计起到一定的参考作用。

摘要：针对目前在线学习路径优化方法存在学习路径与学习者匹配度不高的问题,首先构建在线学习路径的多维信息特征映射模型(MIFMM),该模型根据学习者与学习资源的多维信息特征建立,融合了kolb学习风格和学习资源类型信息;然后设计双映射二进制粒子群优化算法(DMBPSO), DMBPSO算法根据进化因子ef将学习路径推荐过程分为收敛和跳出局部最优两种进化状态,采用与进化状态特征相匹配的映射函数选择策略,并对惯性权重进行动态非线性调整,提高学习路径推荐性能;接着将MIFMM模型与DMBPSO算法相融合提出基于多维信息特征映射模型的在线学习路径优化方法(MIFMM-POA);最后将MIFMM-POA方法与其他4种粒子群算法为核心的学习路径优化方法相比较,从寻优精度、寻优过程与寻优时间3个角度进行分析,实验表明MIFMM-POA方法是优化学习路径的有效方法.