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关于教育学方面论文范文文献,与MOOCs的教育学视角与设计相关论文答辩
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重每个参与者的学习体验,明确学前要求和课程的定位,针对特定学习群体进行课程的精细设计,结合课程特点设计恰当的教学模式,给学习者提供有效的个性化学习支持.[26]3.在保持视频授课优点的同时融合多种教学方法,强化交互,构建支持多种模式的教学环境
MOOCs主要采用视频授课和即时测试反馈的教学方式,适合于传授结构化基础知识和技能,与很多高校无交互的大课堂面授教学模式相比,MOOC课程即便是少了“现场教学交互”,也可以借助于测试等交互与反馈行为来弥补.
网络环境下的课程内容不仅仅是视频,还包含多媒体材料和丰富的拓展资源等,而且课程的价值不只是内容本身,更重要的在于其产生的结果：社会交换（theSocialExchange）、规范（Enactment）,以及内容、教师和学生间的交互.[27]除了基于视频的知识点讲授以外,在线课程需要设计的教学策略还包括自主学习策略、协作学习策略、导航策略和交互策略.自主学习强调要在学习过程中充分发挥主观能动性,要让学生有多种机会在不同的情境下去应用他们所学的知识,并且能够根据自身行动的反馈信息来形成对客观事物的认识和解决实际问题的方案.自主学习策略包括启发式教学策略、抛锚式教学策略、支架式教学策略、随机进入教学策略、自我反馈教学策略和基于Inter的探索式教学策略等.协作学习是为多个学习者提供用不同观点观察、分析、比较、综合同一问题的机会,这种方式会明显加深对问题的理解,对知识的掌握.常见的协作式教学策略包括课堂讨论、项目协作、问题解决、角色扮演等.导航策略主要是和教学平台有关,教师要充分发挥平台的功能,避免迷航现象的出现.交互是实现协作学习的必要条件.交互性也是网络教学的一个核心评价要素,是教师和学习者都非常关注的特性.要便于教师和学生之间的协作性学习,必须要有工具支持师生之间的信息共享、在线讨论、同步/异步交流.教学平台不仅需要支持学生和教学内容之间的交互,更重要的是教师和学生之间、学生和学生之间的交互.[28]
教学情境是指支持学生进行探究学习的环境,这种情境既可以是物质实体的学习环境,也可以是借助信息技术条件所形成的虚拟环境.教师需要依据不同的教学内容、教学目标设计相应的教学情境.例如,对于基于项目的教学,情境设计必须能够促进学生之间、学生和教师之间的合作,利于学生使用并掌握技术工具.对于基于问题的教学,教师在创设问题情境时,“既要保证所设计的问题适合学生已有的知识能力,又要让学生感到需要经过努力才能找到问题解决的方案,从而促使学生形成对未知事物进行探究的习惯”.[29]
对于类似edX这样一个提供在线课程的网络教学平台来说,它需要为教师在网上实施多种类型的教学提供全面的工具支持,网上教学也应从简单的教学信息发布演变为一个充满交互的虚拟学习社区.很多国内学者都认为一个功能齐全的网络教学平台应该包含多个子系统.余胜泉、何克抗认为一个完整的平台应该由四个系统组成：“网上教学支持系统、网上教务管理系统、网上课程开发工具和网上教学资源管理系统.”[30]武法提认为,“网络教育支撑平台是支持网上教学与学习活动的软件系统,它包括三个功能子系统：网络教学支持系统、网络学习支持系统、网上教学与教务管理系统”.[31]程建钢和韩锡斌总结清华教育在线网络教育支撑平台由四个部分组成：“网络教学支持系统、网络教育资源库管理系统、网络教学管理系统和网络系统管理.”[32]尽管这些子系统的分类和所包含的具体功能不完全一致,但是我们还是可以从中总结出,完整的网络教学平台所包含的要素必须有课程、资源、教学支持、教学管理等.
4.注重多元评价,提升学习支持服务能力,推进大数据分析的实践应用
网络教学评价应该是动态的过程,一般包含三种形式的评价形式,即诊断性评价、形成性评价和总结性评价.诊断性评价可以用于课程开始阶段,检测学生原有的知识基础,从而设定其学习起点.形成性评价关注平时的学习过程,可以利用网络教学平台进行跟踪,及时发现问题,并反馈给学习者.在跟踪评价的同时,还要注重对学习者的主动性、态度、学习进展的分析,给出具有针对性的建议.这种评价方式不仅可以给予学生学习结果上的反馈,还可以帮助改善教学活动的组织.总结性评价是对学习者的学习活动和教师的教学活动给出最终的评价与结论.[33]
MOOCs超低的学生保持率是被广为诟病的一个问题.大规模群体教学中,学生受关注度的减弱,可能会因为学习动机、学习需要或者学习压力等问题而导致学习的终止.建立学习支持服务系统以及提供个性化学习评价,是降低辍学率的措施之一.通过edX平台分析可以看出,其所展现出来的还只是课程、部分资源和教学活动,对于教学支持服务和教学管理目前还重视不够.需要充分借鉴现有成熟的网络教学平台,为教师在网上实施教学提供全面的工具支持,为学生提供良好的学习支持服务.针对MOOC学习支持服务系统的定位、运行和技术缺陷等,建立基于Web2.0和社交媒体的强化教育响应,重视弹性引导,采用人性化的育人策略,个性化的培养方案的新服务理念和分类、推送、评价、聚合和综合的新技术,并推进技术从大规模的系统开发技术向具体应用环节中的支持技术研究转变,这种转变以适应个性化的高等教育支持学习需要,推动在线学习的深度学习、非正式学习活动与过程的发生,从而提高学习效果,降低辍学率.[34]
虽然MOOCs提出要利用基于大数据的学习分析技术为学习提供支持,但目前其学习平台中尚未看到面向过程性评价的大数据分析技术的成熟应用.借助于大数据分析和海量数据,辨别学习者的学习行为及其发展趋势,从而构建个性化的学习支持系统是MOOC平台今后发展的方向.
MOOC课程案例的分析和优化设计本文从edX平台中选择了加州大学伯克利分校（UniversityofCalifornia,Berkeley）的“统计学入门：描述性统计分析”（IntroductiontoStatistics：DescriptiveStatistics,课程代号STAT2.1x）[35]作为案例进行教学分析,并提出改进方案.这门课是由安仁·阿迪卡里（AniAdhikari）和菲力普·斯达克（PhilipB.Stark）两位教授共同开设的.课程从2013年2月20日开放,课时持续四周时间.因为edX上很多课程都还只是入门级课程,专业核心课程较少,作为一门理科课程,这门课相对而言比较具有代表性.统计学入门课程共有三个系列,这是第一个系列.下面将从课程目标、教学对象、课程内容和组织结构、教学方法、学习评价等五个方面描述这门课程.
课程目标：这门课的重点是描述性统计分析.描述性统计分析的目的是归纳和呈现有启发性、有用的数据信息.这门课程既包括数据的图形描述,也包括数值概述,从描述一个单一的变量,过渡到分析两个变量之间的关系,并利用来自人文社会学科不同领域的数据来阐述这些统计分析方法.这门课不需要盲目地记忆公式和方法,重点是要理解计算背后的原因,在什么条件假设是成立的,以及怎样正确地对结果进行解释.
教学对象：有较强的英语能力,并且最好能有高中程度的算术水平.
课程内容和组织结构：课程内容包括茎叶图、直方图、众数等位置测量指标、离散程度的测量、正态曲线、散点图、线性相关系数r的计算、回归
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