數據驅動的在線協作學習交互分析：模型、工具與實踐

定　價：￥69.80

作　者：	李艷燕
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787121464386	出版時間：	2023-10-01	包裝：	平裝
開本：		頁數：		字數：

內容簡介

　　數據驅動的在線協作學習分析是提升協作學習效果的重要基礎，是推動在線學習變革的重要力量。本書系統(tǒng)梳理了學習分析的研究現狀，闡釋了協作學習的理論基礎與研究熱點，構建了在線協作學習分析模型――KBS模型，設計了面向學習者和教師的群體感知工具，分別從學習者和教師視角分析了群體感知工具對學習者學習和教師教學的支持與指導，探討了社會調節(jié)學習在協作學習中的發(fā)生機制，展望了在線協作學習交互分析的發(fā)展趨勢，為研究者刻畫了協作學習分析領域的理論模型與研究進展，具有較強的理論價值與應用價值。

作者簡介

　　李艷燕畢業(yè)于計算所計算機軟件與理論專業(yè)，2005年7月至2007年7月在北京師范大學教育技術學院做博士后，2007年8月至今在北京師范大學教育技術學院擔任教授。李老師先后主持社科基金、自然科學基金項目、北京市教育規(guī)劃重點課題、北京市重點實驗室共建項目等。參與重大基礎研究計劃 973、高等學?？萍紕?chuàng)新工程重大項目培育資金等多項課題。曾經出版兩部專著。Yanyan Li， et al. （Ed.）， State-of-the-Art and Future Directions of Smart Learning， Springer， 2016Maiga Chang， Yanyan Li （Ed.）， Smart Learning Environments， Springer， 2013

圖書目錄

第1章緒論 001
1.1 學習分析的內涵及應用 001
1.2 學習分析的旨趣：數據驅動的教育變革 005
1.3 學習分析的新發(fā)展：協作學習分析 008
第2章協作學習的理論基礎 012
2.1 協作學習的相關理論 012
2.1.1 信息加工理論 013
2.1.2 社會認知理論 013
2.1.3 社會文化理論 014
2.1.4 活動理論 015
2.2 協作學習的分析方法 015
2.2.1 內容分析法 016
2.2.2 網絡關系分析法 017
2.2.3 序列分析法 018
2.3 協作學習的研究焦點 019
2.3.1 協同知識建構及協作論證 019
2.3.2 社會調節(jié)學習 021
2.3.3 協作腳本的設計與應用 023
2.3.4 智能協作代理 024
第3章協作學習分析模型的構建與應用 026
3.1 協作學習分析模型概述 027
3.1.1 協作學習分析模型 027
3.1.2 協作學習分析模型述評 032
3.2 在線協作學習分析模型的構建――KBS模型 033
3.2.1 在線協作學習分析模型的構建 033
3.2.2 KBS模型的構成維度 036
3.2.3 KBS模型的對象分析 038
3.3 KBS模型的設計與應用 041
3.3.1 可視化設計與結果呈現 041
3.3.2 應用效果討論 043
第4章在線協作學習分析工具的設計與實現 047
4.1 可視化學習分析工具的比較分析 047
4.2 學習支持工具的設計與應用 050
4.2.1 學習支持工具的理論基礎 051
4.2.2 學習支持工具的設計 053
4.2.3 學習支持工具的功能與實現 054
4.3 教學支持工具的設計與應用 059
4.3.1 教學支持工具的理論基礎 059
4.3.2 教學支持工具的設計 061
4.3.3 教學支持工具的功能模型 062
4.3.4 教學支持工具的功能實現 064
第5章在線協作學習分析應用實踐――學習者視角 068
5.1 在線協作學習中的學習者學習 068
5.2 支持方案與研究設計 070
5.2.1 研究問題 070
5.2.2 研究場景 071
5.2.3 研究對象 071
5.2.4 研究工具 071
5.2.5 研究過程 072
5.2.6 數據收集與分析 073
5.3 研究發(fā)現 073
5.3.1 群體感知工具對小組協作學習表現的影響 073
5.3.2 群體感知工具對不同自我調節(jié)水平的學習者的協作
學習表現的影響 078
5.4 研究結論與教學啟示 084
5.4.1 群體感知工具能夠有效改善小組的協作學習表現 084
5.4.2 群體感知工具影響不同自我調節(jié)水平的學習者的
協作學習表現 088
第6章在線協作學習分析應用實踐――教師視角 090
6.1 在線協作學習中的教師教學 090
6.1.1 在線協作學習中的教師干預 090
6.1.2 在線協作學習中的教師評價 091
6.1.3 支持教師干預的學習分析工具 093
6.1.4 學習分析工具對教師干預和評價的影響研究 093
6.2 支持方案與研究設計 094
6.2.1 研究問題 095
6.2.2 研究場景 095
6.2.3 研究對象 096
6.2.4 研究過程 096
6.2.5 研究工具 098
6.2.6 數據收集與分析 100
6.3 研究發(fā)現 100
6.3.1 學習分析工具對教師干預的影響分析 100
6.3.2 學習分析工具對教師評價的影響分析 103
6.3.3 教師使用學習分析工具的方式 105
6.4 研究結論與教學啟示 115
6.4.1 學習分析工具對教師干預的影響 115
6.4.2 學習分析工具對教師評價的影響 118
6.4.3 教師對學習分析工具的接受度和建議 119
第7章在線協作學習中交互分析的多元探索――社會調節(jié)學習 122
7.1 在線協作學習中的調節(jié)學習 123
7.1.1 自我調節(jié)學習的研究現狀 123
7.1.2 社會調節(jié)學習的研究現狀 125
7.2 研究設計與方法 128
7.2.1 研究場景 129
7.2.2 研究對象 129
7.2.3 實驗設計 129
7.2.4 研究工具 132
7.2.5 數據收集與分析 134
7.3 研究發(fā)現 135
7.3.1 在線英語協作學習中學習者自我調節(jié)能力的特征
分析 135
7.3.2 在線英語協作學習中學習者社會調節(jié)行為的特征
分析 137
7.3.3 在線英語協作學習中學習者的自我調節(jié)能力與社會
調節(jié)行為的關系分析 145
7.3.4 具備不同自我調節(jié)能力的學習者在社會調節(jié)行為
上的差異分析 147
7.4 研究結論與教學啟示 150
7.4.1 在線英語協作學習中學習者的自我調節(jié)能力的
特征 150
7.4.2 在線英語協作學習中學習者的社會調節(jié)行為的
特征 151
7.4.3 學習者的自我調節(jié)能力與社會調節(jié)行為的關系
分析 155
7.4.4 具備不同自我調節(jié)能力的學習者在社會調節(jié)行為
上的差異 157
第8章在線協作學習交互分析未來展望――從大規(guī)模走向多模態(tài) 159
8.1 多模態(tài)數據的收集與分析將成為在線協作學習交互分析的
重要依據 159
8.2 融合多特征要素的分析模型將成為在線協作學習交互分析的
重要理論基礎 160
8.3 基于群體感知的分析工具將成為在線協作學習交互分析工具的
研發(fā)趨勢 161
8.4 學習者的調節(jié)學習能力將成為未來在線協作學習領域的關注
焦點 162
8.5 教師評價與干預將成為提升學習者在線協作學習效果的重要
方式 162
參考文獻 164