学习分析视角下在线学习干预模型应用

摘要：

基于传统RTI模式构建的在线学习干预模型,是一个循环迭代的干预模型.该模型主要包括五个要素:筛选、监控、多层次干预、决策和分析.研究者利用学习分析技术将在线学习行为数据加以筛选和分析,及时预测可能出现学习风险的学习者从而提供适当的学习干预.该模型的特点:第一,突破现有的以传统课堂环境为背景的学习干预研究,将学习干预模型应用于在线学习的真实情境;第二,从学习分析的视角逐步明确和细化学习干预的方法、过程和策略并借助技术工具实施可操作且有效的干预措施;第三,通过问卷调查、SPSS和个别访谈的方法,从学习者的角度对在线学习干预模型的有效性进行了评估.模型实验结果表明,在线学习干预模型的应用效果较好,实验对象的学习结果与模型预测的结论较为一致,且被干预的学习者能够适应干预策略和措施,有效地规避了学习风险.

关键词：学习分析、在线学习、学习干预、反应-干预模型、学习过程

分类号：G434(电化教育)

资助基金：教育部人文社会科学一般项目"混合学习RTI适应性干预模型构建及其应用研究";浙江师范大学第五期研究生课程教学改革项目

在线出版日期：2017-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：88-96