学习分析视角下的在线学习干预实证研究

【摘要】：在线学习是信息技术发展带来的新兴学习方式,已成为当前高等教育的重要学习形态,然而在教育信息化的过程中,在线学习并未达到教育工作者预期的效果。影响在线学习的因素比较复杂,其中,缺乏学习引导和精准的学习干预是重要的一个方面。本研究从学习分析的视角探讨在线学习干预的方法和过程,并在此基础上设计和应用在线学习干预模型,以提高学习效果,规避学习风险,促进学业成功。以学习分析为视角,本研究深入分析阐述了学习干预的内涵、分类、特点、模型及实践应用。其中,学习干预模型的原型是RTI模型,RTI模型将学习干预分为三个层面:第一层面向所有学习者,属于基础的学习干预;第二层针对的是有一定学习风险的学生,属于小组干预;第三层是基于评估的高学习风险学习者个体,属于个别干预。在此基础上,本研究构建了在线学习干预模型,主要包括五个要素,分别为筛选(Screening)、监控(Monitoring)、多层次干预(Intervening)、决策(Decision-making)和分析(Analysing)。其中多层次干预分为群体干预、小组干预和个别干预。该模型是一个可循环的干预模型,它利用学习分析技术将在线学习行为数据加以收集、分析和筛选,预测可能会出现学业风险的学习者,提供持续性的学习评价,并及时提供适当的学习干预。在构建在线学习干预模型的基础上,本研究将模型运用于在线学习中,开展预实验研究,根据预实验的结果,总结预实验过程中的不足并开展正式实验。通过对学习过程和学习结果进行数据分析和调查访谈,研究发现在线学习干预模型的应用效果良好,实验对象的实际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。