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      新技術(shù)環(huán)境下學(xué)生個(gè)體差異研究進(jìn)展及趨勢

      2021-05-21 12:39:27王瑩張文蘭
      中國教育信息化 2021年3期
      關(guān)鍵詞:聚類個(gè)性化分析

      王瑩 張文蘭

      摘? ?要:重視學(xué)生個(gè)體差異是提升教學(xué)質(zhì)量、實(shí)現(xiàn)教育公平的關(guān)鍵,探究技術(shù)支持下學(xué)生個(gè)體差異對技術(shù)賦能教育、促進(jìn)學(xué)生個(gè)性化發(fā)展具有重要意義。為了更好地把握國內(nèi)個(gè)體差異研究的進(jìn)展和趨勢,文章采用文獻(xiàn)計(jì)量方法,借助CiteSpace軟件對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中2010—2020年教育技術(shù)類核心期刊的文獻(xiàn)進(jìn)行發(fā)文量分析、核心作者分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、聚類分析、突現(xiàn)性分析、時(shí)間線和時(shí)區(qū)分析。最后總結(jié)三點(diǎn)個(gè)體差異研究進(jìn)展的思考與啟示,為未來個(gè)體差異研究提供參考。

      關(guān)鍵詞:個(gè)體差異;個(gè)性化學(xué)習(xí);CiteSpace;研究綜述

      中圖分類號:G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-8454(2021)05-0001-06

      2020年《政府工作報(bào)告》再次提出要推動(dòng)教育公平發(fā)展和質(zhì)量提升。國家教育咨詢委員會委員談松華曾提到:“實(shí)現(xiàn)有質(zhì)量的教育公平必須正視受教育者個(gè)體的差異性?!盵1]《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》提出要“探索在信息化條件下實(shí)現(xiàn)差異化教學(xué)、個(gè)性化學(xué)習(xí)、精細(xì)化管理、智能化服務(wù)的典型途徑”。技術(shù)環(huán)境下學(xué)生之間的個(gè)體差異呈現(xiàn)得更加精準(zhǔn)化,更有可能實(shí)現(xiàn)差異式教學(xué)。目前國內(nèi)關(guān)于新技術(shù)環(huán)境下個(gè)體差異的研究缺乏相關(guān)綜述,因此,為了厘清我國技術(shù)支持下個(gè)體差異研究的具體進(jìn)展和趨勢,本研究利用CiteSpace知識圖譜軟件對當(dāng)前相關(guān)研究成果進(jìn)行可視化分析,梳理研究現(xiàn)狀,了解研究趨勢,以期為該領(lǐng)域研究提供借鑒。

      一、數(shù)據(jù)來源和方法

      1.數(shù)據(jù)來源

      本研究以中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源,本文旨在了解信息技術(shù)滲透的教育中,針對學(xué)生個(gè)體差異及個(gè)性化需求開展研究的現(xiàn)狀,因此,檢索條件主題為“個(gè)體差異”或含“個(gè)性化學(xué)習(xí)”。文獻(xiàn)分類目錄限定為社會科學(xué)II輯,文獻(xiàn)來源限定為教育技術(shù)學(xué)核心期刊(中國電化教育、電化教育研究、現(xiàn)代教育技術(shù)、中國遠(yuǎn)程教育、現(xiàn)代遠(yuǎn)距離研究、遠(yuǎn)程教育雜志、現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究、開放教育研究)。2010年網(wǎng)絡(luò)技術(shù)加快應(yīng)用,新型技術(shù)環(huán)境開始普及,因此檢索跨度為2010—2020年。經(jīng)過嚴(yán)格篩選,剔除不符合個(gè)體差異主題的文獻(xiàn),共選取451篇文獻(xiàn)作為研究樣本。

      2.研究方法

      本文主要采用定量和定性相結(jié)合的研究方法。研究工具采用CiteSpace5.5.R2(64-bit)、Java1.8.0_241-b07(64-bit),主要通過高頻引用詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、LLR聚類分析、中心性分析、突現(xiàn)性分析、時(shí)間線分析以及時(shí)區(qū)分析等對文獻(xiàn)進(jìn)行定量分析,再通過深入閱讀文獻(xiàn)進(jìn)一步綜述國內(nèi)個(gè)體差異研究的進(jìn)展和趨勢。

      二、研究結(jié)果與分析

      1.年發(fā)文量分析

      年發(fā)文量體現(xiàn)了一段時(shí)間學(xué)者對某領(lǐng)域的關(guān)注度,反映該領(lǐng)域的研究趨勢。從圖1可以看出,近10年個(gè)體差異相關(guān)研究的發(fā)文量整體呈現(xiàn)增長趨勢。2010—2013年是穩(wěn)定發(fā)展期,2013年發(fā)文量26篇。2013—2014年發(fā)文量呈井噴式增長,2014年發(fā)文量迅速達(dá)到58篇。2015年發(fā)文量55篇,稍有下滑但基本穩(wěn)定。2015—2020年發(fā)文量恢復(fù)穩(wěn)定增長趨勢,2019年達(dá)到73篇。

      2.核心作者分析

      依據(jù)普賴斯(Price)定理確定核心作者的人選,再依據(jù)h指數(shù)[2]、hm指數(shù)[3]綜合判斷核心作者在本領(lǐng)域的影響力。普賴斯(Price)定理規(guī)定核心作者最低發(fā)文量m≈0.749■,nmax為發(fā)文量最多的作者的發(fā)文數(shù)量。計(jì)算取整得m=4,發(fā)文量4篇以上的核心作者人選占32人。對18位核心作者人選的h、hm指數(shù)進(jìn)一步測評,h指數(shù)大代表影響力大,若h指數(shù)相同,則hm指數(shù)小的影響力大。由表1可以看出,在個(gè)體差異領(lǐng)域,影響力前10位的核心作者是趙蔚、姜強(qiáng)、楊現(xiàn)民、牟智佳、王朋嬌、鐘紹春、祝智庭、余勝泉、武法提、周東岱,占總發(fā)文量的29.49%。

      根據(jù)作者共現(xiàn)圖譜分析作者合作關(guān)系,節(jié)點(diǎn)和連線分別表示出現(xiàn)的頻次和合作關(guān)系,節(jié)點(diǎn)越大說明作者出現(xiàn)的頻次越多,連線越粗,則作者聯(lián)系越緊密。在某一領(lǐng)域,隨著研究越深入,學(xué)者之間的合作交流會越頻繁和緊密。根據(jù)圖2可以看出,僅有6個(gè)比較明顯的合作網(wǎng)絡(luò),大部分學(xué)者處于獨(dú)立撰稿狀態(tài)。東北師范大學(xué)的趙蔚、姜強(qiáng)、王朋嬌是高產(chǎn)合作作者,合作發(fā)文6篇。楊現(xiàn)民、祝智庭、余勝泉等核心作者合作節(jié)點(diǎn)較小,有一些合作作者。個(gè)體差異研究領(lǐng)域合作關(guān)系多基于地緣因素,跨地域合作較少。

      3.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和聚類分析

      (1)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

      關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可反映某一領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)以及熱點(diǎn)內(nèi)容之間的聯(lián)系。以關(guān)鍵詞(keyword)為節(jié)點(diǎn),時(shí)間閾值(Time Slicing)設(shè)置為“from 2010 to 2020”,時(shí)間分區(qū)(years per Slice)設(shè)置為1;連線閾值數(shù)據(jù)對象強(qiáng)度設(shè)置為夾角余弦距離(Cosine)類型;節(jié)點(diǎn)閾值(Selection Criteria)設(shè)置為50,得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖3所示。高頻關(guān)鍵詞和中心性也能反映某領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),因此結(jié)合被引頻次和中心性前10的關(guān)鍵詞進(jìn)一步分析,如表2所示。

      由于樣本文獻(xiàn)含有主題檢索詞“個(gè)性化學(xué)習(xí)”,因此“個(gè)性化學(xué)習(xí)”成為共現(xiàn)圖譜中最大的節(jié)點(diǎn)。除此之外,學(xué)習(xí)分析、人工智能、大數(shù)據(jù)、MOOC等是較大的節(jié)點(diǎn),一定程度上代表了個(gè)體差異研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題和內(nèi)容。再結(jié)合關(guān)鍵詞被引頻次和中心性分析,被引頻次越高,代表作者關(guān)注度越高;關(guān)鍵詞中心性高,代表某一關(guān)鍵詞是網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),具有重要地位,起較強(qiáng)的連接作用。通過表2對比發(fā)現(xiàn),教師專業(yè)發(fā)展、個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境具有較高的中心性,但引用頻次較低,說明他們發(fā)揮重要中介作用卻尚未引起研究者足夠重視,是潛在的研究方向,有待深入研究。而教育信息化、智慧教育具有較高引用頻次,較低中心性,說明學(xué)者有較大的關(guān)注度,但在個(gè)體差異研究領(lǐng)域未起到關(guān)鍵中介作用,這也表明學(xué)者更關(guān)注教育信息化或智慧教育背景下的個(gè)體差異研究。

      (2)聚類視圖分析

      聚類是根據(jù)某種相似程度,將差異量小的對象聚在一起,將具有較大相異性的對象分別聚類。運(yùn)用CiteSpace統(tǒng)計(jì)分析,得到模塊值(簡稱Q值)為0.6058,大于0.3,意味著本研究劃分出的聚類結(jié)構(gòu)是顯著的,平均輪廓值(Silhouette,簡稱S值)為0.6356,大于0.5,說明對個(gè)體差異相關(guān)研究的聚類是合理的。

      研究中樣本文獻(xiàn)通過LLR聚類后,分為10類,代表著10種不同的個(gè)體差異研究主題,包括數(shù)據(jù)挖掘(聚類#0)、學(xué)習(xí)風(fēng)格(聚類#1)、元認(rèn)知(聚類#2)、智能技術(shù)(聚類#3)、教學(xué)模式(聚類#4)、人工智能(聚類#5)、實(shí)證研究(聚類#6)、微課程(聚類#7)、Web2.0(聚類#8)、教育數(shù)據(jù)挖掘(聚類#9)等。(見圖4)

      根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類結(jié)果,對這10個(gè)聚類進(jìn)一步分析可以看出:個(gè)體差異的研究對象,主要針對學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)認(rèn)知和學(xué)習(xí)習(xí)慣上的差異開展研究;個(gè)體差異研究包含Web2.0、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘,也有其他智能技術(shù)的介入;個(gè)體差異研究領(lǐng)域開展大量實(shí)證研究和應(yīng)用探索,包括基于在線學(xué)習(xí)平臺挖掘?qū)W習(xí)者信息、提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)以及學(xué)習(xí)資源等;個(gè)體差異研究領(lǐng)域開展教學(xué)實(shí)踐探索,主要圍繞構(gòu)建智能化學(xué)習(xí)空間、學(xué)習(xí)環(huán)境,探索新的教學(xué)模式,優(yōu)化教學(xué)過程等進(jìn)行。

      關(guān)于個(gè)體差異的主要研究內(nèi)容,學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)認(rèn)知以及學(xué)習(xí)習(xí)慣是差異研究的主要方面,針對學(xué)習(xí)風(fēng)格,浙江大學(xué)教育技術(shù)研究所2010年提出CS-LS學(xué)生模型,該模型較好地反映了學(xué)生在認(rèn)知狀態(tài)和學(xué)習(xí)風(fēng)格上的個(gè)體差異。[4]東北師范大學(xué)傳媒科學(xué)學(xué)院研究以用戶模型為依據(jù),根據(jù)Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格量表和學(xué)習(xí)過程行為模式,推斷學(xué)習(xí)風(fēng)格;基于概念累積分法推斷認(rèn)知水平,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化本體學(xué)習(xí)資源推薦。[5]北師大武法提等人構(gòu)建學(xué)習(xí)習(xí)慣的測量模型,設(shè)計(jì)精準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)習(xí)慣干預(yù)模型,探索基于教育大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)習(xí)慣動(dòng)力學(xué)機(jī)制。[6]

      關(guān)于個(gè)體差異研究技術(shù)條件,基于人工智能、學(xué)習(xí)分析、大數(shù)據(jù)以及區(qū)塊鏈等進(jìn)行。華南師大吳洪艷基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)構(gòu)建個(gè)性化在線學(xué)習(xí)系統(tǒng),旨在分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為和知識狀態(tài),按需推送合適的學(xué)習(xí)資源,并提供適時(shí)的學(xué)習(xí)干預(yù)。[7]東北師范大學(xué)姜強(qiáng)等人基于大數(shù)據(jù)分析,從四個(gè)維度構(gòu)建個(gè)性化自適應(yīng)在線學(xué)習(xí)分析模型。[8]首都師范大學(xué)方海光等人基于區(qū)塊鏈技術(shù)設(shè)計(jì)智慧學(xué)習(xí)機(jī)器人,記錄學(xué)習(xí)過程、監(jiān)督學(xué)習(xí)質(zhì)量。[9]余勝泉等人基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建智慧教育公共服務(wù)平臺,形成了一套用大數(shù)據(jù)改進(jìn)區(qū)域教育質(zhì)量的解決方案。[10]

      關(guān)于開展個(gè)體差異實(shí)證研究和應(yīng)用探索,姜強(qiáng)、趙蔚等人從多元維度構(gòu)建學(xué)習(xí)者能力模型,并在個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)能力導(dǎo)向的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑生成,以及基于個(gè)體能力差異的因材施教,并對其學(xué)習(xí)效率進(jìn)行實(shí)證評價(jià)研究。[11]東北師大韓建華等人構(gòu)建了智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型與學(xué)習(xí)過程模型;以Bettys Brain系統(tǒng)為例進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明智能導(dǎo)學(xué)環(huán)境有助于促進(jìn)學(xué)習(xí)者的自我調(diào)節(jié)、自我反思及自我評價(jià)。[12]趙學(xué)孔等人通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于B/S模式的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)個(gè)性化推薦模型,在學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平與領(lǐng)域知識元對象特征之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則匹配,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。[13]

      關(guān)于教學(xué)實(shí)踐探索,主要包含構(gòu)建智能化學(xué)習(xí)空間、學(xué)習(xí)環(huán)境,探索個(gè)性化教學(xué)模式等。

      祝智庭等人基于數(shù)字學(xué)習(xí)環(huán)境兩類主導(dǎo)設(shè)計(jì)——VLE、PLE整合研究趨向,提出并談及協(xié)調(diào)教與學(xué)的個(gè)人學(xué)習(xí)空間(PLS)。[14]陸芳、李克東構(gòu)建基于Web2.0的個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境結(jié)構(gòu)模型,開展基于iGoogle的個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建和課程教學(xué)應(yīng)用實(shí)踐。[15]方海光等人利用PADClass模型對學(xué)習(xí)過程進(jìn)行數(shù)據(jù)形式化采集和描述,得出PADClass情境中的教學(xué)策略。通過這些數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,可以進(jìn)行教學(xué)控制和教學(xué)反思,進(jìn)而提高課堂教學(xué)水平。[16]馬玉慧等人研究了關(guān)注認(rèn)知診斷的個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推送方法,補(bǔ)充對學(xué)生認(rèn)知結(jié)構(gòu)的差異考慮和對推送內(nèi)容的解釋,實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)過程中的因材施教。[17]

      4.關(guān)鍵詞突現(xiàn)性分析

      關(guān)鍵詞突現(xiàn)性指某時(shí)間段內(nèi)該關(guān)鍵詞突然上升或下降的頻率,通常代表某一研究的轉(zhuǎn)變。[18]突現(xiàn)性的數(shù)值越高,表示該關(guān)鍵詞在該時(shí)間段內(nèi)受到高度關(guān)注。如表3所示,在2010—2020年國內(nèi)個(gè)體差異研究中,突現(xiàn)性排在首位的關(guān)鍵詞是“人工智能”,突現(xiàn)性為9.96,突現(xiàn)年份為2018年,接著依次排列的關(guān)鍵詞是MOOC、個(gè)性化學(xué)習(xí)、個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境、翻轉(zhuǎn)課堂等。

      從關(guān)鍵詞突現(xiàn)性來看,“學(xué)習(xí)風(fēng)格”在2010—2015年突現(xiàn),“個(gè)性化推薦”“個(gè)性化學(xué)習(xí)”在2010—2013年成為個(gè)體差異研究的熱點(diǎn)關(guān)鍵詞,由于文章檢索時(shí)間設(shè)定在2010年以后,所以“個(gè)性化推薦”以及“學(xué)習(xí)風(fēng)格”可能突現(xiàn)時(shí)間更長,代表在個(gè)體差異研究領(lǐng)域被給予更長時(shí)間的關(guān)注;“個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境”“電子書包”“翻轉(zhuǎn)課堂”“MOOC”在2012—2016年成為關(guān)注熱點(diǎn);“智能教育”“人工智能”在2018年成為熱點(diǎn)關(guān)鍵詞。大部分高頻高中心性、突現(xiàn)詞屬于聚類#1、聚類#0或聚類#2,說明學(xué)習(xí)風(fēng)格、元認(rèn)知和智能技術(shù)相關(guān)內(nèi)容一定程度上代表個(gè)體差異研究領(lǐng)域的主要內(nèi)容,表明近10年學(xué)者對個(gè)體差異的具體內(nèi)容以及技術(shù)支持比較關(guān)注。2010—2020年國內(nèi)個(gè)體差異研究突現(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜如圖5所示。

      5.關(guān)鍵詞時(shí)間線和時(shí)區(qū)分析

      時(shí)間線視圖可以根據(jù)連線看出聚類間的傳承關(guān)系,如圖6所示。時(shí)區(qū)視圖側(cè)重于從時(shí)間維度表示研究的演進(jìn)。某一時(shí)區(qū)文獻(xiàn)越多,說明該領(lǐng)域處于繁榮時(shí)期,相反,則處于低谷時(shí)期,如圖7所示。結(jié)合時(shí)間線和時(shí)區(qū)分析理清研究發(fā)展的脈絡(luò)。

      國內(nèi)個(gè)體差異研究在2011—2012年處于低谷期,2012年以后,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展、電子書包和手機(jī)等移動(dòng)學(xué)習(xí)終端的日益廣泛應(yīng)用,特別是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,個(gè)體差異研究受到廣泛關(guān)注。學(xué)者開始關(guān)注大數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)分析、人工智能以及自適應(yīng)等技術(shù)環(huán)境下的個(gè)體差異問題。2010—2013年伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的成熟以及中央的高度關(guān)注,大數(shù)據(jù)得到長足發(fā)展。由此,2013年大數(shù)據(jù)首次成為個(gè)體差異研究領(lǐng)域的熱點(diǎn),通過構(gòu)建數(shù)據(jù)模型、學(xué)習(xí)分析模型等,對學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、風(fēng)格的差異進(jìn)行研究。2014年隨著在線教育不斷受到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重視、在線教育行業(yè)的迅速發(fā)展,大規(guī)模在線課程應(yīng)運(yùn)而生。個(gè)體差異研究場景聚焦于在線學(xué)習(xí),學(xué)者更加關(guān)注構(gòu)建在線學(xué)習(xí)生態(tài)、學(xué)習(xí)環(huán)境及學(xué)習(xí)模型。2016年開啟人工智能時(shí)代,從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí),教育大數(shù)據(jù)、智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、可視化分析等技術(shù)方法輔助教學(xué)更精準(zhǔn)化呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者的個(gè)體差異。2010—2020年國內(nèi)個(gè)體差異的時(shí)區(qū)視圖如圖7所示。

      三、思考與啟示

      1.國內(nèi)個(gè)體差異研究進(jìn)展

      目前國內(nèi)個(gè)體差異研究以學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)認(rèn)知以及學(xué)習(xí)習(xí)慣等為主要研究對象,其中學(xué)習(xí)風(fēng)格、元認(rèn)知和智能技術(shù)等內(nèi)容代表本領(lǐng)域的研究重點(diǎn),教師專業(yè)發(fā)展和個(gè)人學(xué)習(xí)環(huán)境對適應(yīng)學(xué)生個(gè)體差異起著重要作用,是潛在的研究方向。該領(lǐng)域核心作者包含趙蔚、姜強(qiáng)、楊現(xiàn)民、牟智佳、王朋嬌等學(xué)者。本領(lǐng)域的研究仍舊處于初期探索階段,學(xué)者沒有形成深度而廣泛的合作,有待后續(xù)學(xué)者進(jìn)一步探索。

      2.研究內(nèi)容貼合技術(shù)發(fā)展趨勢

      從文獻(xiàn)計(jì)量分析來看,我們發(fā)現(xiàn),個(gè)體差異研究進(jìn)程稍滯后于我國技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程,但始終貼合技術(shù)的發(fā)展趨勢,且隨著技術(shù)熱度的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變。根據(jù)近10年的發(fā)展趨勢來看,我們預(yù)測未來個(gè)體差異研究勢必會融合時(shí)下新型技術(shù),可能在人工智能、區(qū)塊鏈、5G等技術(shù)支持下進(jìn)一步探索。未來技術(shù)賦能教育將會為學(xué)生個(gè)體差異問題提供更優(yōu)解。

      3.未來研究方向和啟示

      從文獻(xiàn)計(jì)量分析結(jié)果來看,目前個(gè)體差異研究側(cè)重于理論建構(gòu)和技術(shù)支持,集中在模型構(gòu)建、資源推薦和支持服務(wù)等方面;教學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用還不夠深入,目前還停留在處理和分析表層差異、提出較單一的教學(xué)策略階段,研究場景還聚焦于在線學(xué)習(xí)。因此,未來個(gè)體差異研究可以結(jié)合理論探索,把握新型技術(shù)環(huán)境下學(xué)生個(gè)體差異的多層內(nèi)涵,拓展深層次的實(shí)踐應(yīng)用,探索更多個(gè)體差異的研究場景,如混合式學(xué)習(xí)環(huán)境、虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境等。

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      (編輯:王天鵬)

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