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主题:虚拟论文写作 时间:2024-02-18

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【摘 要】

虚拟仿真实验平台利用计算机技术模拟实际操作场景,在工程实践教学中得到了广泛应用并取得了卓越成效.分析学生在虚拟仿真实验平台上的学习行为,探究学习行为与学习成就之间的潜在联系,对于发现个体差异、理解认知过程和提高工程实践教学效果均有重要意义.本研究以“数字电路”虚拟仿真课程为例,基于虚拟仿真实验平台记录的学生学习行为数据,采用统计、相关分析等方法,对虚拟仿真实验环境下学生学习行为特征进行定量分析,并采用回归分析法探讨了虚拟仿真实验环境下学生学习行为与学习成绩之间的关联,以期为教育教学提供一定参考.研究结果表明,在课程的大部分学习行为上学习者之间均存在着差异,且学习者Diagram、F、Properties、Study、TextEditor五种学习行为参与程度与学习成绩存在显著的正相关关系.其中,Properties是影响学习成绩的主要因素,教师可以根据Properties学习行为参与频次在一定程度上预估学生最终取得的学习成绩并及时进行干预.

【关键词】 学习行为;学习分析;工程教育;虚拟仿真;定量分析;回归分析法;学习成绩;实践教学

【中图分类号】 G442 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x(2017)09-0011-08

一、引 言

虚拟仿真实验是指在以计算机技术和网络技术等技术为支撑所开发的虚拟实验组件上,模拟和再现真实的实验场景和实验过程的一种实验方式.它在工程实践教学中得到了越来越广泛的应用.分析学生在虚拟仿真实验平台上的学习行为,可以发现隐藏在学习行为背后的认知过程,从而为工程实践教学的优化提供有效支持,也可为学生的自我导向学习、学习危机预警和自我评估提供有力的数据支持,还可为个性化学习设计提供数据参考(顾小清, 等, 2012).然而,目前国内关于虚拟仿真实验平台的学习行为数据的分析研究较少.究其原因,尽管虚拟仿真实验平台众多,但这类平台大多没有预留数据收集的接口,无法记录学习者的学习行为,无法对学习者的学习行为进行分析,发现其中隐含的模式.此外,相对理论课程的学习,实践课程的学习行为包含了大量复杂操作序列,进行有效分析的难度非常大(Vista, et al. , 2016).本研究基于已有学习行为数据集,利用数据驱动的方法分析虚拟仿真实验平台所记录的学生学习行为,研究虚拟仿真实验环境下学习行为与学习成就之间的关联.

二、学习行为分析相关研究

学习行为分析是指通过对学习者遗留在学习平台或学习系统上的数据进行挖掘与分析,探索学习者学习行为与学习效果之间关系的技术.国内外学者对学习行为分析的研究比较广泛,目前主要集中在预测、关系挖掘和教学优化三个方面.

在预测方面,当前研究主要集中在根据学习者学习行为进行学习成绩预测、辍学预测、升学预测等.如贺超凯等(2016)、宗阳等(2016)众多学者就学习者的学习行为记录,使用不同的方法来预测学习者的学习成绩(Jiang, et al. , 2014; Romero, et al. , 2013; Yad, et al. , 2012; 蒋卓轩, 等, 2015);有的研究根据学习者的学习行为来预测学习者是继续留在平台上进行课程学习(Balakrishnan & Coetzee, 2013; Ramesh, et al. , 2014),还是会辍学(Halawa, et al. , 2014);有学者利用学习系统中学习者学习行为记录来预测其能否通过学业测试(Pedro, et al. , 2013).

在关系挖掘方面,当前研究主要是分析学习者的哪些学习行为会影响学习参与度、学习成就.有研究发现,学业成绩与平时测验成绩、论坛活跃程度以及观看课程网页次数有比较强烈的正相关关系(贾积有, 等, 2014).也有研究表明,学习者的课程学习动机越强,学习者在课程讨论区和Wiki表现越活跃,完成课程的可能性越高(李曼丽, 等, 2015).傅钢善与王改花(2014)研究了学习时间跨度、学习总时长、学习次数等八种学习行为对学习效果的影响,研究表明学习效果与讨论交流、学习次数等六种学习行为具有显著的正相关关系,而與短信接收数量、平均每次在线学习停留时长两种行为呈显著负相关.田娜和陈明选(2014)根据学生的相似特性对学生进行聚类,继而再将这些特性与课程成绩进行相关分析.研究表明学生完成的课程数目、访问过的课程页面的数量与最终取得的课程分数呈正相关,而课程浏览次数、网络平台停留时间与学后测试呈负相关.

在教学优化方面,当前研究主要集中在根据学习者的学习行为来帮助教师进行教学决策.魏顺平(2011)和吴淑苹(2013)通过对教师在线培训或学习平台上的研究得知学习者活动的总体情况、模块访问的偏好和学习时间的偏好,而这些发现对评估网络培训开展情况和优化学习支持服务等都有较大的参考价值.有的研究通过对学习者提交记录的分析,帮助教师发现学习者解决问题的方式以及学习者学习失败的问题所在,进而提供相应指导(Han, et al. , 2013).也有研究利用学习者在使用提交系统时系统所记录的提交次数、测试通过情况、时间花费和所获成绩等信息来帮助教师发现学习表现较差的学生,从而进行早期干预,帮助学生获得理想的成绩(McBroom, et al. , 2016).

学习行为分析能为教师教学、学生学习和教育决策者提供支持与帮助,进而提高学生学习成绩.学习行为分析的重要性虽已被大家所认识,但国内外研究主要集中在MOOC平台、MOODLE平台上,而对虚拟仿真实验平台上的学生学习行为分析很少.本研究以某国外虚拟仿真实验平台为例,在已有学习行为分析研究的基础上,提取学习者在虚拟仿真实验平台上的相关学习行为数据,对数据结果进行必要的分析,探讨虚拟仿真实验中学习行为与学习成绩的关系.

结论:关于虚拟方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关虚拟论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

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