在线学习行为投入分析框架与测量指标研究——基于LMS数据的学习分析

大量研究表明,学生的学习行为投入是影响学习绩效的重要因素。基于此,本文从学习行为投入的角度对基于学习管理系统的学习行为分析和测量进行了理论与实践的探索。文章首先在行为投入定义、分类、评测相关研究基础上提出了在线学习行为投入分析框架,包括参与、交互、坚持、专注、学术挑战、自我监控六个维度。之后,文章结合在线案例课程2268名学生基于Moodle平台的数据对在线学习行为投入测量指标进行了统计分析,通过缺失值分析、成绩相关分析、因子分析确定21个测量指标,以及主动交互、平均参与度、绩效努力、学术挑战、自我监控五个投入因子。其中,四个指标对课程成绩有显著预测作用,能够预测成绩26.9%的变异。文章最后...

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Veröffentlicht in:开放教育研究 2016, Vol.22 (2), p.77-88
1. Verfasser: 李爽 王增贤 喻忱 宗阳
Format: Artikel
Sprache:chi
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Beschreibung
Zusammenfassung:大量研究表明,学生的学习行为投入是影响学习绩效的重要因素。基于此,本文从学习行为投入的角度对基于学习管理系统的学习行为分析和测量进行了理论与实践的探索。文章首先在行为投入定义、分类、评测相关研究基础上提出了在线学习行为投入分析框架,包括参与、交互、坚持、专注、学术挑战、自我监控六个维度。之后,文章结合在线案例课程2268名学生基于Moodle平台的数据对在线学习行为投入测量指标进行了统计分析,通过缺失值分析、成绩相关分析、因子分析确定21个测量指标,以及主动交互、平均参与度、绩效努力、学术挑战、自我监控五个投入因子。其中,四个指标对课程成绩有显著预测作用,能够预测成绩26.9%的变异。文章最后对在线学习行为投入框架和测量指标、有效投入以及与相关研究结果的比较进行了讨论与反思。本研究能够为以促进有效学习投入为目的 LMS数据分析与学习支持提供依据。
ISSN:1007-2179
DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2016.02.010