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我国远程教育研究2018年度进展报告

郭允建; 朱祖林; 刘盛峰; 汤诗华; 毕磊 安徽广播电视大学远程教育研究中心; 安徽合肥230022

沿用本系列研究的总体设计,采用文献法、内容分析法、社会网络分析法等,对2018年度我国远程教育研究文献,进行计量分析与述评。(1)研究主题的分布在持续冷热不均中略有变化,远程教与学、学习者、资源、管理和评价是本年度热点主题,技术与媒体、应用等主题新增若干热门微观话题;(2)规范研究方法的应用占比与上年度持平,定性研究占比持续走低;(3)研究主体以普通高校等非远程教育机构为主的格局没有明显改变。我国远程教育研究中存在的冷热主题持续极化、定性研究占比持续下降、学术研究与实践办学的主体分离等问题,亟待业界反思与改进。

  • 虚实共生:数字孪生(DT)技术及其教育应用前瞻--兼论泛在智慧学习空间的重构

    关键词:数字孪生    虚实共生    智能经济    智能教育    学习空间    教育应用    

    智能经济的出现,是人类社会的一场颠覆性变革,当下的教育领域已逐渐成为虚拟与现实实时交互与融合的实践领域。数字孪生(Digital Twin)具有虚实共生、高虚拟仿真、高实时交互和深度洞见等技术特性,其应用走向也从工业领域延伸和拓展到教育等领域。数字孪生在教育领域的应用主要体现在:作为故障预测及健康管理工具改善教学设施管理效果,作为能耗管理工具实现绿色校园,作为“孪生车间”赋能职业教育,作为可视化工具助力STEM教育、创客与创新教育;作为历史数据收集、分析平台优化教学评估,作为远程教育平台推动教育公平;作为文化遗产再现手段促进文化、历史教育;以及作为沟通平台连接正式及非正式学习等。随着数字孪生课堂、数字孪生校园的出现和应用,将进一步推进智能技术对教育的变革,弥合虚拟与现实世界之间的界限,创设智能、人性、全纳的泛在智慧学习空间,完善对学习者的个性化学习支持和促进学习者的认知、技能、情感和身心的全面发展。

  • 我国远程教育研究2018年度进展报告

    关键词:远程教育    年度进展    研究主题    研究方法    研究主体    

    沿用本系列研究的总体设计,采用文献法、内容分析法、社会网络分析法等,对2018年度我国远程教育研究文献,进行计量分析与述评。(1)研究主题的分布在持续冷热不均中略有变化,远程教与学、学习者、资源、管理和评价是本年度热点主题,技术与媒体、应用等主题新增若干热门微观话题;(2)规范研究方法的应用占比与上年度持平,定性研究占比持续走低;(3)研究主体以普通高校等非远程教育机构为主的格局没有明显改变。我国远程教育研究中存在的冷热主题持续极化、定性研究占比持续下降、学术研究与实践办学的主体分离等问题,亟待业界反思与改进。

  • 教育智能体对认知学习的作用机制研究述评

    关键词:教育智能体    pa    智能教育    在线学习    pacu模型    

    教育智能体(Pedagogical Agent,PA)对认知学习的作用是目前学界关注的热点问题之一,然而,已有研究尚未能对此给出明确的答案。为此,通过筛选并梳理2011至2019年间围绕教育智能体的实证研究文献29篇,分析PA研究的基本理论、观点和方法,可以发现,当前围绕教育智能体的原则或理论仍存在一定的争议。基于此,利用“教育智能体-应用情形”模型(Pedagogical Agents-Conditions of Use,PACU),并结合内容分析方法,从功能、设计、学习者和学习环境四个方面,对PA与学习表现、学习动机和认知负荷的影响关系进行分析发现,教育智能体的内部因素(功能、设计)是近十年研究的热点,智能化的情绪、认知调节功能以及视线指引功能,对学习表现和学习动机有显著促进作用;但对教育智能体外部因素(学习者、学习环境)的研究,还处于较为浅层的状态。因此,未来应以智能技术为支撑,由内及外全面、深入地开展研究,并从研究设计角度加强对各因素间调节/中介作用的关注。

  • 激灵式的专业化学习 激灵式的学习专家—-AECT 2019年会综述

    关键词:aect年会    激灵式学习    教学设计    技术整合    新兴技术    学习投入    学习分析    

    美国教育传播与技术协会(AECT)2019年国际学术年会,于2019年10月21日至25日在美国内华达州的拉斯维加斯召开。会议主题是“激灵式的专业化学习,激灵式的学习专家”。围绕大会这一主题,来自全球各地近1000位教育技术研究人员、教育实践者、教师、教学设计师、教育技术及相关领域的研究生和企业界人士,展开了丰富多彩的学术交流与研讨。AECT 2019共举办了355场次的会议发言,53场次的激灵式讲演,51场小组论坛,113个海报展示,227个圆桌讨论和32个工作坊,共为参会人员提供了837场次的学术交流机会。中国教育技术协会、国际华人教育技术协会等20多个AECT联谊协会与学术团体,也参与到AECT 2019并分享了各自的研究成果。AECT 2019再次践行了协会的宗旨:在创新、使用和管理技术的舞台上,通过推广教、学领域新的学术研究和最佳教学实践,以引领国际学术潮流。

  • 人机协同视域下的智能学习: 逻辑起点与表征形态

    关键词:人机协同    智能学习    逻辑起点    表征形态    混合学习    软知识    

    人机协同视域下的智能学习的逻辑起点,应聚焦于传统学习向智能学习转变过程中内涵要素的变化,包括:学习场域、空间和主体需求,科技革命向人工智能时代发展过程中学习论研究侧重点的变化,以及在这一过程中学习价值观的变化。人机协同视域下的智能学习,具有学习目标的整合性、学习过程的动态性、学习主体的互通性、学习内容的生成性以及学习评价的可视性等特点。其表征形态主要体现在物理形态的多元性与无边界性;实施形态的创新性与混合性;方法形态的个性化与虚实结合这三个方面。

  • 多模态数据支持的学习投入评测: 现状、启示与研究趋向

    关键词:多模态    数据建模    学习投入    智能评价    研究趋向    学习分析    情感分析    

    作为学习分析领域的重要内容,学习投入的评测日益成为研究热点。对学习投入的概念与特征的阐释,反映出当前对于经典学习分析的局限,即“路灯效应”(Streetlight Effect)。其有可能使研究者偏离解决“真实场景”中的问题,而多模态数据支持的学习评测,恰恰契合了学习投入的动态、多维、境脉化的特征。多模态的数据获取,可以从交互情景中的行为分析、单模态传感器与多模态传感器三个维度来分类。多模态数据经过建模场景、数据源与精度等方面的刻画,可实现对学习者交互状态、辍学率、心智游移水平、注意力以及成功表现等指标的评估,体现出对复杂认知能力衡量、改善建模精度以及对数据集整体意义还原的实践价值。未来,对学习投入的评测研究,应强化对理论模型的构建,充分借助脑科学、教育神经科学等的技术手段,阐释学习者外部行为表现、认知过程与内部生理的相关机制,构建科学的生物数据库以及对脱离投入提供更为有效的解释与干预,从而为智能时代的个性化学习提供“增值”。

  • "人工智能+教育"的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考

    关键词:unesco    人工智能    教育变革    学生创新能力    教育大数据    智能素养    跨界思维    

    人工智能正加速袭来,不断冲击着人们的生产、生活、学习等各个领域&在“智能+”时代的背景下,教育该如何有效应对?学校该如何培养面向智能化时代的创新性人才?教育该如何应用人工智能技术来提升自身的内涵与促进发展)2019年3月,联合国教科文组织(UNESCO)发布了《教育中的人工智能》报告,无疑成为世界各国进行“人工智能+教育”变革的驱动力与新指南&该报告以促进教育的个性化、公平性和包容性,驱动教育管理步入全新的轨道,以及帮助学生为“就业革命”做好准备作为战略目标,从构建人工智能时代的教育生态系统、建设与发展教育科学中的人工智能、开发与利用教育大数据三条路径,指导各国政策制定者、教育者、相关研究人员、教育企业等开展"人工智能+教育"实践。对应我国当前人工智能的教育应用现状,需要进一步树立以人为本的人工智能教育政策观;探索有中国特色的"人工智能+教育"之路;以交叉学科与跨界思维培养"人工智能+X"人才;培育人工智能时代公民的基本素养与智能素养;尽快为教育大数据的安全立法,并加强对教育大数据的监管。

  • 脑机交互促进学习有效发生的路径及实验研究——基于在线学习系统中的注意力干预分析

    关键词:脑机交互    脑机接口    学习路径    学习注意力    实验研究    自适应学习    智能测评    

    脑机交互是一种实现大脑与计算机之间通信的信息交换技术。目前,其在教育中的应用主要有:将脑机接口植入虚拟现实学习环境、人工智能支持下的自适应学习、教育大数据的搜集与处理和智能学习系统等方式。在这些方式里,计算机对学习者在学习过程中的脑电信号进行监测与识别,从而调控学习行为,可促进有效学习。基于这一思路,形成了在在线英语学习系统中植入脑机接口的研究设计,旨在针对大学英语听力课程,感知和调控学习者的注意力,进而实现自适应学习。通过对X大学100名大一学生进行持续1个月的实验研究,结果发现:脑机交互技术在提高学业成绩和注意力、改善学习态度和自我效能感%创设适合不同学习风格的学习路径方面,都取得了较好的效果。这为脑机交互进入教育实验提供了方法上的尝试,也为技术促进学习的有效发生,探索了新的路径。

  • 5G+智能技术:构筑“智能+”时代的智能教育新生态系统

    关键词:5g    智能技术    智能教育    智能生态    数字孪生    虚拟现实    区块链    

    移动通信技术的快速发展,加速了5G移动通信技术的发展进程,5G将全面影响人们的工作、生活和学习。因此,探讨5G赋能智能技术将给智能教育生态系统带来何种机遇和挑战,以及反思如何应对挑战,创新并实现智能教育的可能路径,显得尤为重要。5G赋能智能技术必将构筑以“人工智能服务教育”为指导理念,以“5G+人工智能技术”为实现基础,以智能校园、基于大数据智能的学习空间平台、智能虚拟助理、立体综合智能教学场等“人工智能+教育”应用形态为支撑,利用高速发展中的5G移动互联技术、物联网技术、云计算技术、混合现实技术、区块链技术、分析技术等智能技术,旨在打造以“学习者为中心”的智能化教育环境,加快推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用,通过以智能、快速、全面的教育分析系统为手段,进而推动人才培养模式的改革,促进学习方式、教学方法和教育模式的创新变革,为学生、教师和各级教育管理者提供适合、精准、便捷、人性化的优质教育服务,形成包含交互式学习、智能学习的“网络化、融合化、数字化、智能化”的新生态系统。在此过程中,5G将助力移动学习更加“学习泛在化”、人工智能更趋“教育智能化”、混合现实更具“情景真实化”、区块链更具“学习安全化”、虚拟助理更具“服务人性化”、学习空间更具“学习交互化”、学习分析更趋“分析智能化”、混合学习更加“学习高效化”、学习者数字流畅性更具“高水平化”和测量学习更具“测评精准化”。

  • 形态视角下混合学习的结构审视与设计

    关键词:混合学习    形态学    五维教学设计    信息化教学设计    

    混合学习的理论价值与实践价值的分离,与人们对其理解的程度有关,因此,有必要明晰其本质。混合学习中混合的对象,是以在线学习和面对面学习的互补为主要特征的学习全过程。从形态视角出发,五维教学设计被提出,它提倡信息化教学设计的五个基础性观察维度,即人、物、事、境、脉。基于五维教学设计构建混合学习结构的研究发现:混合学习的目的是惠及每个学生的全面发展;混合学习的特殊性,在于对未知领域知识的探索,基于系统整体观的思维培养,基于认知主义动机观的内在动机激发;混合学习是在线与线下的空间混合,关注不同的技术支持;授导与探究的方法混合,关注多种真实的场景;接受与体验的活动混合,关注以学生为中心的活动序列;过程与结果的评价混合,关注从知能结构向心智结构的转变。

  • 测评大数据支持下的有效教学研究

    关键词:测评大数据    有效教学    教学设计    

    有效教学是一种教学理想,是“有效果”“有效率”“有效益”的教学。传统有效教学研究侧重于采用思辨性研究方法,基于研究者和教师的主观判断与教学经验进行研究,研究结果缺乏数据的支撑,教学是否有效很难证明。教育大数据为教学分析与诊断提供了客观的数据支持,为有效教学的实现提供了可测量可能。测评大数据是教育大数据的子集,它是学生在常态性练习作业和考试测评等活动中产生的过程性数据和结果性数据,具有常态化、易采集、结构化程度高的优势。测评大数据支持下的有效教学,力求体现个性化、精准性、效率性等特征,主要包括精准把握学习起点、个性化定制学习目标、动态组织教学内容、灵活调整教学策略、即时评价与个性化反馈、推荐个性化学习资源这六个环节。

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