论文教学干预:提升混合课程质量的关键因素是关于对写作干预论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文干预论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：在线开放课程与高校传统教学的结合,使得校园混合课程成为未来高等院校课程的主要形态.在综述已有教学干预经验与不足的基础上,该文提出了校园混合课程教学干预的框架,以课程动态设计为切入点,根据预测需求选择预测模型,确定干预对象选择干预类型,实施混合课程下的教学干预.该文以三类六种教学干预为例,依托校园混合课程开展了连续2年的教学干预实证研究.结果发现：班级干预比个别干预更能激发学生群体的在线学习参与度；面授在线相结合的混合干预比传统干预更能建立良好的社会化学习网络；深层干预与浅层干预对于中低分组的学生均有正向促进作用,其中深层干预对于中分组学生的学业改善作用更为明显.基于学习分析技术的有效教学干预,不仅是动态设计混合课程的基础,还成为提升校园混合课程质量的关键.
关键词：教学干预；学习分析；学习预测；校园混合课程
一、研究背景
2016年9月教育部发布《关于推进高等教育学分认定和转换工作的意见》,鼓励高校学生基于互联网学习平台选修课程.2016年12月国务院发布《“十三五”国家信息化规划》,其中“在线教育普惠行动”包括多项具体措施,不仅鼓励高等院校建设在线开放课程和公共服务平台,引进国外在线课程,还提出要将在线课程纳入高校的人才培养方案和教学计划.而在线课程聚合平台Class Central发布的2016年全球大规模在线开放课程（以下简称MOOC）统计报告表明,自2011年起引发高等教育研究热潮的MOOC,已经不再追求开课范围和学习者群体的大规模,而转向服务于高校常规教学.到2016年全球700多所大学开设的MOOC总数已超过6800门,而这个数字还在呈现快速增长态势.由此可见在线与传统教学相结合的校园混合课程,会成为全球高校教学的发展趋势.
校园混合课程的生命力在于,学习者不仅能够参与面授学习,实现师生、生生的真实人际交流,还可以通过在线或移动平台学习,丰富学习内容,改变学习方式,同时留下较为全面的学习行为痕迹.通过运用学习分析技术,不仅能为学生提供了实时学习记录,即时评估结果,还为教师提供改进教学质量的决策依据.在此背景下,本研究以提升校园混合课程质量为目的,以动态课程设计为视角,开展了为期两年基于学习分析技术的教学干预研究.
二、教学干预综述
教学干预作为一个约定俗成的概念,包括一切对学习者学习产生影响的介入手段.它能阐释学习过程中多方面的要素和关系,能为改善学习绩效提供新的思路和视角.传统课堂环境下的教学干预,常指教师发现问题后直接为学习者提供方法上的建议、态度和心理上的疏导、组织学习伙伴帮扶,从教学角度调整课程资源和授课方式,也包括引入家庭、社会力量共同进行干预等.卡拉·肖尔在《教学与行为干预》一书中提出了干预反馈模式（Response to Intervention,简称RTI）,为小学到高中各个年段学生的提供阅读、教学、行为等方面的多种教学干预.陈珊提出学生在问题解决过程中遭遇认知困境时,教师可以建立支持学生问题解决的学习框架,在此基础上改进与学科内容相关的资源和活动,实施教学干预.Zhai等人通过分析在职教师的职业压力和自信心,采取了基于课堂环境的干预,在其行为管理中强化职业控制力,扩展职业资源,提高职业自信,有效地达成了传统环境下的干预效果.
随着在线课程和大数据技术的迅速发展,研究者开始关注基于学习分析的教学干预.美国Desire2Learn机构开发的学生成功系统,通过分析学生的出席率、课程完成情况、参与度和社会学习等影响因素,构建多种预测模型,预测出有潜在学业危险的学生,向其提供干预措施.He等人基于学生在线学习数据,用逻辑回归算法预测出可能无法完成课程的学生,给他们呈现学业危机的可能性,督促其调整学习方式和进程,以降低辍学率.普渡大学开发了Course Signal课程信号灯系统用于监测学生的学习状态,并且采用算法判断处于学业危险中的学生对其进行预警,根据预警信号,教师通过电子邮件、短信、在线消息等形式对学习者进行干预.
传统课堂环境下的研究提供了较好的教学干预策略,在线学习环境下的研究提供了基于学习分析技术的实证研究基础.但是已有教学干预的研究多是以单一学习环境为干预场景,而在校园混合课堂环境下,学生在线学习的过程其实是与面授课堂学习紧密结合.由此已有研究中面向校园混合课程的干预研究并不多见,因此本研究就是要探索基于学习预测的教学干预有效方式,以提高校园混合课程质量.
三、校园混合课程的教学干预系统框架
(一)以课程动态设计为切入点
面向传统课程的教学设计,通常包括分析目标、内容和学习者,设计教学过程,制作学习资源,确立评价标准等.它具有预置性、系统性、稳定性、划一性等特征,然而這种设计更偏向满足传统环境下集体教学的需求,学生个性化学习需求难以得到重视,于是高校课堂有出席率低或者隐f生逃课现象.面向以MOOC为代表的在线课程设计,除了要具有前面传统课程教学设计必备要素外,主要差别在于学习过程和评价设计,即要为不同背景的学习者提供在线学习的全过程服务.例如要有同步或异步讲座、课程直播、学习答疑区等,并根据学习者的在线学习表现评估其学习效果和教学质量,它具有开放性、共享性、泛在性等优点,但由于学习者规模大,群体差异明显,无法实现面向特定学生的有针对性的学习服务,因此居高不下的辍学率成为MOOC实现良性发展要突破的难题.其实有研究发现,大部分放弃MOOC的学习者,在课程前半段已就呈现出辍学迹象,包括登录次数明显减少,不再提交课程阶段性任务,浏览视频的次数开始降低等,但是由于MOOC是远程学习情境,干预的有效性和及时性与传统课堂相比还是有一定的差距.那么能否将传统环境和在线环境的干预优缺点进行综合考虑,在校园混合课程这种新的学习形态下,借助学习分析技术,在课程进行的前半段就判断每个学习者学习状态和潜在问题,在预测的基础上进行面授和在线环境相结合的教学干预,同时动态调整课程,以帮助学习者获得更为理想的学业表现呢?笔者认为以课程动态设计为切入点,一方面收集传统环境下能获得的学习者个人属性特征、前期知识基础、兴趣态度等非智力因素；另一方面积累在线学习环境下学习者全过程全样本数据,综合起来进行学习预测,在此基础上进行不同形式的教学干预,实现动态课程设计,以提高校园混合课程质量.
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参考文献：
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