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基于数据挖掘的远程学习评价研究

刘革平  
【摘要】:提高学习质量的途径之一是通过科学、有效的评价来发现问题,找出差距,及时改进。但是,在远程教育环境下,由于学生以分散学习和业余学习为主,导致学习过程难以监控、学习效果不便诊断,因此普遍存在远程学习质量评价困难的问题。国内对远程学习评价的研究极少,尚没有指导实践工作的可操作方案,无法应对快速发展的远程教育事业的迫切需要。 本论文构建了一个远程学习评价系统。论文从分析远程学习者的特征出发,创设了学习评价环境,研究了适合远程学习特点的评价量规,运用当代评价方法与数据挖掘技术相结合的评价手段,对远程学习过程进行评价,以期发现学生在远程学习过程中存在的问题,为其改进学习提供参考和建议;同时学习过程的评价结果也作为总结性评价的一个有机组成部分。 本论文取得了以下创造性的成果: (1) 提出了远程学习多维一体化评价理论 在总结实践经验和继承前人研究的基础上,本论文提出了远程学习多维一体化评价理论,指出远程学习评价应体现对象、质性、真实和发展等多个维度,采用集多种评价维度为一体的评价方法和技术,高效率地完成学习评价工作。这一理论的提出,可以为学习评价的实践提供指导。 (2) 制订了针对远程学习特点的评价量规 评价活动必须建立适合评价对象的评价标准。本论文在总结远程学习要素和远程学习者的特点的基础上,研究并制订了远程学习的评价量规,进行了专家判定。量规包括学习态度、学习方法和学习过程三个一级指标,13个二级指标。


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