APP下载

混合式学习中预测学习绩效的教育大数据分析研究

2019-05-16吕薇

中文信息 2019年5期
关键词:大数据分析混合式学习

吕薇

摘 要:混合式学习模式下大学生网络教学平台持续使用意愿和使用绩效影响因素的问题,基于IS持续使用理论和任务—技术匹配理论构建了研究模型。以混合式学习课程为案例,通过问卷调查和访谈等实证研究,得出了以下结论:学习任务的复杂度、结构化以及网络教学平台的技术特征对学生完成学习任务有显著影响;任务技术匹配程度、满意度是影响学生持续使用意愿的关键因素;任务技术匹配程度、满意度和持续使用意愿是学生学习效果的关键影响因素。

关键词:混合式学习 学习绩效 大数据分析

中图分类号:G434文献标识码:A文章编号:1003-9082(2019)05-0-01

大数据分析法是保证混合式学习活动的价值得到全面实现的关键,对混合式学习活动的方案进行分析处理,并结合预测学习绩效活动的開展需要制定混合式学习方案,是目前很多教学方法创新人员重点关注的问题。

一、研究模型的构建

明确混合式学习研究模型的指导性理论,是保证这一研究模型的价值得到全面显现的关键。使用预测的方式判断混合式学习的效果,是混合式学习的价值得到精准判断的基础。首先,选择is持续使用理论进行混合式学习的价值分析,使混合式学习可以在绩效控制方面占据有利地位。使用任务技术匹配理论,对这一研究模型的基础性信息资源价值设计,使研究模型的制定可以更加成熟和全面的实现与混合式学习客观状态的对应,为这一模型实用价值的更好展现提供支持。研究模型在建设的初始阶段,就将混合式学习的预测作为一项基础性内容予以对待,使研究模型的价值可以得到较为全面的显现,以此保证研究模型的制定可以更好的获得高水平理论资源的指导。案例的选择也是决定研究模型设计和应用价值的关键,此次模型的建设主要将混合式学习的模型设计作为基础性内容,使混合式学习活动的开展可以更加成熟的适应研究模型的基础性建设需要,为学习绩效的预测以及大数据资源的分析提供有利支持。模型在设计的初始阶段,就将学习数据的预测分析作为主要工作加以对待,在这种情况下,针对数据资源挖掘系统的特征,对学习数据进行了成熟完整的分析,为混合式学习活动在模型之中实现优化分析提供有利支持。

二、实证研究的开展

1.问卷调查

问卷调查的分析是提升混合式学习活动质量的关键,在进行这一问卷设计的过程中,主要针对混合式学习的接收人员展开具体信息的收集,使得学习绩效状态的预测活动可以得到更加成熟的运转,更好的保证问卷调查方案的价值能够在学习绩效预测的过程中得到显现。调查活动最初结合小组合作的现象展开,结合混合式教学活动的运行程序,对疑难问题的解答状态进行了分析,这就使得学习绩效的研究可以更多的结合教学活动的难点加以研究,为问卷调查针对性的提高提供了有利条件,在制定练习活动的问卷方案过程中,此次问卷调查活动较为全面的凭借对混合式学习练习内容的总结研究,实现对问卷调查内容的合理设计,使更多的问卷调查内容可以完整的涵盖学习活动的预测分析需要,为混合式学习活动价值的全面展现提供支持。在进行教学活动问卷调查的延展性设计过程中,练习内容的设计将成为一项较为主要的内容,在这种情况下,问卷调查的制定可以更加完整的结合课堂组织体系建设的实际要求进行学习内容的设计处理,使混合式学习活动在开展可以较为全面的适应课堂教学效果的分析判断需要,并保证教学评价体系的建设工作能够在混合式教学的基础性效果得到识别和判断的情况下实现自身的价值,为学习绩效的预测管理提供较为完整的支持。问卷调查的设计还对成果汇报环节具备较高水平的关注,使与混合式学习相关的多方面因素的价值能够在学习效果的预测过程中显现自身的价值,以此保证混合式学习的开展能够在课堂的组织状态以及学生表现方式的效果得到充分展示的情况下,更加成熟的按照混合式学习策略的制定特征进行预测学习的效果分析,为大数据分析技术的成熟应用提供更为有利的基础性支持。

2.访谈活动的开展

在进行访谈活动设计的过程中,要将此次模型的基础性设计理念进行明确,使所有与混合式学习活动相关的访谈内容可以得到成熟完整的设计处理,以此保证更多的展现。访谈方案的设计需要结合模型的分析应用需要,对混合式学习的多方面加以加以考察,访谈的内容既需要具备足够的针对性,又必须强化对模型主体内容的重视,使访谈活动可以足够完整的实现对学习活动主要内容的精准预测,并保证访谈工作能够为模型研究过程中函数的成熟应用提供支持。关于混合式学习的实证研究需要保证在访谈活动所的资料的影响下,更好的展现自身的价值。因此,访谈内容的设计还为实证研究模型不同信息输入层的设计提供了基础性帮助,为访谈内容的成熟应用提供帮助。

三、模型评价

有上述的调查可知,学习任务的复杂程度在混合式学习的效果方面影响力最大,而问题的设计结构也很大程度上影响到混合式学习的最终价值,在这种情况下,混合式学习的开展需要从课程结构的设计角度出发,对学习方法创新的价值予以判断,为学习绩效分析方案的制定提供有利条件。在进行模型评价内容细化的过程中,要对技术性因素的满意度进行高质量的关注,以此保证混合式学习活动的主体意愿可以将自身的影响力进行全面的判断。满意度的调查始终是影响混合式学习效果判断水平的重要因素,因此,在进行混合式学习改良策略设计的过程中,创新教学方法成为了显现大数据技术价值的关键。

结语

在互联网技术资源快速发展的过程中,使用大数据分析的方式进行混合式学习活动的预测处理,可以很大程度上实现学习绩效的精准识别,并使混合式学习方案的不足之处得到更加完整的显现,实现大数据分析在混合式教学评比中的重要作用。

参考文献

[1]韩艳敏,郑卫荣,张杨,林哲.基于C5.0决策树的在线协作学习因素与路径分析[J].教育现代化,2017,4(49):235-237.

[2]刘璐,杨威,药少敏.项目引领的混合式学习及分析研究[J].现代交际,2017(05):163.

[3]石小岑.美国K-12混合式学习模式变革的多元化路径[J].远程教育杂志,2016,34(01):53-60.

[4]武开,徐荣贞.混合式学习中监控方式的实证研究[J].电化教育研究,2011(11):37-40+52.

[5]王峰,李先玲,彭石玉.混合式协作学习与英语专业笔译教学[J].武汉工程大学学报,2010,32(08):93-97.

猜你喜欢

大数据分析混合式学习
基于大数据分析的电力通信设备检修影响业务自动分析平台研究与应用
基于MOOC的混合式学习模式的设计与研究
基于Moodle平台的混合式教学设计
传媒变局中的人口电视栏目困境与创新
混合式教学法在《现代通信技术》课程中的探索与应用
利用蓝墨云平台在高职药学专业《药品保管》课程开展移动信息化教学改革的探索