检索结果-内蒙古大学图书馆

当前大多数e-Learning系统后台学习数据以关系数据模型进行组织,然而这种数据组织方式不利于后续学习资源的大规模机器自动化处理和理解,如何利用关联数据实现学习资源的语义组织和机器可理解已备受关注。以教育领域中的学习元平台为例,可利用关联数据相关技术,通过构建学习元本体模型,并复用多个成熟本体,实现学习元平台中学习关系数据到RDF数据语义映射,从而构建学习资源的语义关联。实践表明,学习语义关联数据为学习资源的语义检索、知识关系发现等服务提供条件,是知识深度融合、共享和发现的重要基础。

关键词：关联数据语义关联学习元本体模型语义映射学习资源

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证据导向的STEM教学模式研究

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现代远程教育研究 2019年第5期31卷 20-31,84页

作者：余胜泉吴斓北京师范大学未来教育高精尖创新中心、"移动学习"教育部-中国移动联合实验室

当前我国STEM教育存在一些典型问题:过分关注技术而不遵循教育规律;学生只会模仿教师的操作,没有真正体验知识获得的过程;缺乏基于证据进行推理的过程导致学生科学意识不强;缺少过程性数据来验证学生的创新学习能力提升以及创新学习发生... 详细信息

当前我国STEM教育存在一些典型问题:过分关注技术而不遵循教育规律;学生只会模仿教师的操作,没有真正体验知识获得的过程;缺乏基于证据进行推理的过程导致学生科学意识不强;缺少过程性数据来验证学生的创新学习能力提升以及创新学习发生;缺少对学生知识掌握水平和能力素养评估导致STEM教育沦为一种职业技术培训。基于证据的学习理论为解决STEM教育问题提供了思路。它是为解决特定学习问题而运用一些证据验证假设、发现并得出解决问题方案的一种学习范式;强调关注学生的学习过程,基于证据来呈现学习结果并由此证明学习活动及学习成效已经发生。基于该理念构建的证据导向的STEM教学模式,强调在设计问题或项目时注重知识的内在逻辑以及跨学科整合性;强调要以发展学生关键能力和核心素养为目标,积极开展形成性评价和表现性评价;强调要充分发挥大数据、人工智能等新一代信息技术的作用,创设良好的学习证据生成、采集、分析、利用的数据驱动的教学环境。实践案例表明:基于证据的学习有助于推进跨学科知识融合的STEM教育,帮助学生夯实科学、技术、工程和数学等知识基础,提升其创新精神与实践能力,实现创新型、创业型人才的培养。

关键词：基于证据的学习证据导向 STEM 教育教学模式

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群体感知效应促进线上协作学习成效的实证研究

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电化教育研究 2019年第5期40卷 81-89页

作者：马秀麟梁静李小文苏幼园北京师范大学教育学部北京100875 "移动学习"教育部-中国移动联合实验室北京100088

调研发现,很多线上协作学习的效果并不理想,基于MOOC的协作学习经常存在完课率低、动机难以持续保持的问题。文章从人的社会属性和社会性知识建构的视角出发,借助实证性研究范式探索了群体感知效应对线上协作学习的影响,针对线上学习中... 详细信息

调研发现,很多线上协作学习的效果并不理想,基于MOOC的协作学习经常存在完课率低、动机难以持续保持的问题。文章从人的社会属性和社会性知识建构的视角出发,借助实证性研究范式探索了群体感知效应对线上协作学习的影响,针对线上学习中普遍存在的交互质量不佳和线上自主学习持久性不强等问题,分别从认知感知效应、社会感知效应、行为感知效应3个维度提出了有效的干预策略,形成了群体感知效应模型。最后,以3个同质教学班为研究对象,开展了5轮教学实践,论证了群体感知效应模型的有效性。研究证实:良好的群体感知效应模型能够提升线上交互质量、保持学习动机并降低线上自主学习中的孤寂感。

关键词：线上学习群体感知效应学习成效标签云知识结构图

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国内外移动学习领域专利之内容分析

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现代远距离教育 2014年第6期 21-31页

作者：朱高侠王琦江丰光蔡苏余胜泉北京师范大学北京100875 "移动学习"教育部--中国移动联合实验室北京100875

近年来,移动学习成为教育领域的一个热点,引发了越来越多研究者的关注,因此该领域内的专利保护也变得愈发重要。通过对移动学习领域内首个专利产生(1976年)至今(2013年12月)的130项专利进行内容分析,得出移动学习领域内的专利主要集中... 详细信息

近年来,移动学习成为教育领域的一个热点,引发了越来越多研究者的关注,因此该领域内的专利保护也变得愈发重要。通过对移动学习领域内首个专利产生(1976年)至今(2013年12月)的130项专利进行内容分析,得出移动学习领域内的专利主要集中在以下方面:特别适用于特定功能的数字计算设备,数据处理设备或数据处理方法;信息检索及其数据库结构;客户和供应商之间的接口;专门适用于特定经营部门的系统或方法;涵盖了商业部门需要提供给学生的必备安排、指导和住宿等;教育或演示用具类中不被其他子类包括的专利;教育电子产品;教材多媒体视听设备;为多数学生提供个性化信息呈现;服务搜索协议;用户配置文件等分类中。这些专利有以下特点:学习内容个性化、情境化、易检索、自动更新、智能推送;呈现方式多终端化、即时化;多设备、多地点无缝学习;保存分析学习者的档案数据;面向的对象更为丰富;各种支持服务更友好等特点。

关键词：移动学习专利内容分析发展现状未来趋势

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STEM教育理念与跨学科整合模式

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开放教育研究 2015年第4期21卷 13-22页

作者：余胜泉胡翔北京师范大学教育技术学院 “移动学习”教育部-中国移动联合实验室北京100875

随着创客日益受到社会关注,开展创客教育已成为教育界讨论并实践的热点。创客教育不能滑入到在中小学推广创造发明的歧途,而应是推进跨学科知识融合的STEM教育,在帮助学生打好扎实的科学、技术、工程和数学知识的基础之上,培养学生创新... 详细信息

随着创客日益受到社会关注,开展创客教育已成为教育界讨论并实践的热点。创客教育不能滑入到在中小学推广创造发明的歧途,而应是推进跨学科知识融合的STEM教育,在帮助学生打好扎实的科学、技术、工程和数学知识的基础之上,培养学生创新精神与实践能力,促进创新型、创业型人才的成长。本文阐述了STEM教育的跨学科、趣味性、体验性、情境性、协作性、设计性、艺术性、实证性、技术增强性九个核心理念,介绍了相关课程、广域课程两种跨学科整合模式,分析了三种跨学科整合的取向:学科知识整合取向、生活经验整合取向、学习者中心整合取向,并提出了跨学科整合的项目设计模式。

关键词： STEM教育跨学科整合课程整合模式整合性课程创客教育

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支持课程大规模开放的学习技术

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中国电化教育 2014年第7期 7-18页

作者：余胜泉万海鹏 “移动学习”教育部-中国移动联合实验室北京师范大学教育技术学院北京100875

该文针对当前MOOC课程所面临的高辍学率和学习支持服务工作繁重两大核心难题,提出了支持课程大规模开放学习技术的解决思路,具体包括:内容交互与数据追踪技术、学习数据分析技术、学习动机维持技术、学习资源语义化技术、社会知识网络... 详细信息

该文针对当前MOOC课程所面临的高辍学率和学习支持服务工作繁重两大核心难题,提出了支持课程大规模开放学习技术的解决思路,具体包括:内容交互与数据追踪技术、学习数据分析技术、学习动机维持技术、学习资源语义化技术、社会知识网络技术、课程生成与进化技术、发展性评估技术、同伴互评技术、自动批改技术、虚拟实验技术等,试图给大规模开放课程开发者和运行者提供技术发展思路的参考与借鉴。

关键词： MOOC 社会网络知识网络语义资源发展性评估学习技术

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基于知识图谱的翻转课堂教学模式及其应用——以小学语文古诗词教学为例

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现代教育技术 2018年第7期28卷 44-50页

作者：崔京菁马宁余胜泉北京师范大学教育技术学院北京100875 "移动学习"教育部-中国移动联合实验室北京100875

翻转课堂实现了教与学方式的重大变革,但缺乏对学习者个体知识建构过程、学习生成的内容及关联、群体智慧对个体支持形式及程度等隐性内容的关注及其可视化呈现。为此,文章构建了以优化个体认知结构、联结群体意义智慧为导向,以协同知... 详细信息

翻转课堂实现了教与学方式的重大变革,但缺乏对学习者个体知识建构过程、学习生成的内容及关联、群体智慧对个体支持形式及程度等隐性内容的关注及其可视化呈现。为此,文章构建了以优化个体认知结构、联结群体意义智慧为导向,以协同知识建构和生成性教学理念为核心的基于知识图谱的翻转课堂教学模式,并依托学习元平台的知识图谱工具,在深圳市某实验小学语文古诗词——《凉州词》的教学中进行了该模式的应用。通过对《凉州词》中学生生成的初级知识图谱、高级知识图谱和群体知识图谱进行分析,文章验证了知识图谱良好的学习效果,有利于推动翻转课堂教学研究的进一步发展。

关键词：翻转课堂知识图谱学习元平台生成性教学古诗词

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智能化学习环境下资源推荐的影响因素及权重的探索

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中国电化教育 2019年第3期 110-119页

作者：马秀麟梁静李小文苏幼园北京师范大学教育技术学院北京100875 “移动学习”教育部—中国移动联合实验室北京100088

个性化学习及资源推荐是智能化学习环境中解决学习者知识迷航的重要措施,智慧学习和人工智能均对学习资源的个性化推荐提出了更高的要求。该文以知识结构及智能化学习支持环境为目标,基于实证性教学环境和文献分析,梳理出了面向学校教... 详细信息

个性化学习及资源推荐是智能化学习环境中解决学习者知识迷航的重要措施,智慧学习和人工智能均对学习资源的个性化推荐提出了更高的要求。该文以知识结构及智能化学习支持环境为目标,基于实证性教学环境和文献分析,梳理出了面向学校教育的个性化资源推荐的关键要素,并通过对一线教师和学生的访谈,确定了影响资源推荐的核心要素(知识结构)和5个关键因子(学习目标、易错率、个人错误率、教师推荐、学习投入时长)。最后以问卷调查确定了各个推荐因子的权重,形成了资源的个性化智能推荐模型,并在教学实践中验证了该模型的有效性。

关键词：智能化学习环境个性化推荐学习资源智能推荐

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