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书名 教育领域学习分析
分类 教育考试-考试-其它考试
作者 (美)戴维·涅米 等 编 韩锡斌,韩赟儿,程建钢 译
出版社 清华大学出版社
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简介
内容推荐
《教育领域学习分析》为全面系统论述学习分析(learning analytics)的新专著,汇集了来自斯坦福大学、宾夕法尼亚大学、西北大学、卡内基梅隆大学、匹兹堡大学、加州圣迭戈分校、马里兰大学等名校学者的理论研究成果,以及来自硅谷教育机构和企业一线业界专家的实践探索经验。书中梳理了学习分析的理论与方法基础,论证了学习分析的价值和意义,从多个方面揭示了学习分析对教育教学的变革作用,如促进学习者投入、提升学生学业成就、增强多元学习评价等,讨论了学习分析的隐私、伦理及相关政策问题,展示了学习分析的实践应用。《教育领域学习分析》是教育领域跨学科研究与实践的新尝试,为学习分析领域提供了新的概念框架、分析方法、实践指南和应用案例,对深度理解学习的过程,以及技术带给学习、教学及其评价的机会和挑战都有重要的意义,对各个层次和类型教育的研究者和实践者都有重要的参考价值。
作者简介
程建钢博士是清华大学教育研究院研究员、博士生导师,学术委员会副主任,教育技术学学科负责人。于1995年获得工学博士学位并进入清华大学做博士后研究和留校工作,从事分布式并行计算与工程应用研究(云计算)至2004年,1999年跨学科作为教育技术学科导师指导教育技术学研究生,发展教育技术学科专业。属于典型的工学、理学、教育学多学科背景学者,其系统工程的思维模式和理论联系实践的做事准则,快速促进了清华大学教育技术学科的发展。兼任教育部教育信息化专家组成员,教育部《职业院校数字校园建设规范》编制专家组组长,职业院校数字校园建设实验校项目专家组组长,中国教育技术协会学术委员会副主任。
目录
前言
概述
章 学习分析的理论与方法基础
摘要
节 核心概念形成的社会和历史背景
第二节 数据、数据分析和经验记录
第三节 理解学习分析的四个理论和方法框架
第四节 正在出现的“数字海洋”
第五节 理解情景:文化、历史和相关活动体系
第六节 理解证据性原理:以证据为中心的设计
第七节 数据分析与探索性数据分析
总结——依靠流沙下的坚实基础
参考文献
第二章 基础教育领域学习分析的价值
摘要
节 理想的证明案例应该具有什么特点?
第二节 两个证明案例
讨论和结论
作者注
参考文献
第三章 学习分析提升学生学习持久性
摘要
节 可用且有用的学习分析
第二节 学习持久性:操作性定义
第三节 学生能学会坚持吗?
第四节 什么影响了学习持久性?
第五节 支持在线学习的持久性
第六节 有效性问题
作者注
参考文献
第四章 多模态学习分析增强基于开放性学习任务的评价
摘要
节 多模态学习分析的研究动机
第二节 新型评价方法与技术领域现状
第三节 开放性学习任务评价的案例研究
结论
未来研究方向
参考文献
第五章 基于学习分析的学习者建模促进学习者投入
摘要
节 为什么对学习者建模
第二节 对于学习者和学习生态的哪些方面建模
第三节 如何测量学习和学习生态系统
第四节 学习者建模的目标与挑战
第五节 如何构建学习者模型
总结:未来工作的建议
作者注
参考文献
第六章 课堂学习中的话语分析
摘要
……
第七章 改革机构审查委员会促进学习分析生态发展
第八章 实施学习分析所需要的政策支持与能力建设
第九章 理解不同教育实践中的学习分析
本书主编简介
各章作者简介
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更新时间:2025/2/22 22:50:30