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数字化环境下的学习行为分析与异常学习行为识别
0.00     定价 ¥ 98.00
泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787030760081
  • 作      者:
    杨鹤
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2023-09-01
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精彩书摘
**部分 数字化环境下的学习行为
  第 1章 数字化环境下的学习
  学习是获得新的理解、知识、行为、技能、价值观、态度和偏好的过程。本章将*先剖析学习的内涵,接着从学习环境、学习者和学习方式三个层面探讨数字化对学习的影响。
  1.1学习的内涵
  人类的学习从出生开始,并且随着人与人之间持续的互动直到死亡。不同时期,从不同角度看待学习都有不同的理解,古今中外的哲学家、思想家、教育家对学习都有各自的论述。进入数字化时代,人类的生存环境随数字技术发生改变,学习同样面临变革。
  1.1.1什么是学习
  学习一词昀早出自《论语》中的“学而时习之,不亦说乎?”以孔子为代表的中国古代教育家认为“学”就是见、闻与模仿,是获得信息、技能,是接受图像、声音、触觉、味觉等感官信息,后来也发展为接受书本的知识和思想。“习”就是巩固知识和技能的行为,通常包含温习、实习、练习等。“学”更偏重于思想和理论,“习”更偏重于行动和实践。学属知,习属行,学习二字互相依存,即知行合一。
  在国外,关于什么是“学习”,不同领域、不同时代的理论研究者、实践工作者也有各自不同的观点和论述,尤其是在心理学领域,不同流派对“学习”给出了各不相同的定义。
  行为主义将学习定义为:刺激和反应之间形成的联结。持这一观点的主要是机能主义心理学哥伦比亚派的代表学者桑代克。因其早期的研究主要通过观察动物行为来研究动物心理,他根据对动物“学习”的实验研究将学习归纳为刺激和反应之间形成的联结,并提出准备律、练习律和效果律三大学习定律。
  新行为主义将学习定义为:在有效的强化程序中不断巩固刺激和反应之间的联结,塑造有机体行为的过程。新行为主义的代表斯金纳认为,塑造有机体行为的过程就是学习的过程。如果一个操作发生后,接着给予一个强化刺激,那么其强度就会增加。根据强化操作原理,斯金纳提出了“教学机器”。将一门学科的内容分解成一系列“小步子”且递进的知识项目,依次呈现给学习者,当学习者完成前一阶段的学习后才能进入下一阶段,学习者可以自主掌握学习进度。教学机器所体现的新行为主义的学习观点是:学习是条件作用,学习是行为塑造,学习可以分解为一个个小步子,可以不断被强化。
  认知主义认为:学习的目的和实质在于形成和发展人的内在认知结构,人在学习活动中不是单纯地积累知识,更重要的是不断促成“格式塔转换”,产生学习的“顿悟”。学习不是盲目、消极地接受刺激,而是有目的地探究,是富有想象力的创造性活动。
  建构主义将学习定义为:一种主体转变为客体的结构性动作,其目的在于取得主体对外部自然与社会环境的适应,从而达到主体与环境之间的平衡,同时将这种动作协调结构内化为主体的认知结构。内化包含同化和顺应两种形式,在同化和顺应交替进行的过程中,主体的认知图式得到建构和发展,从而使主体与外界环境之间的关系不断打破原有平衡,达到新的平衡。
  维果斯基社会建构理论将学习定义为:人所特有的高级心理结构与机能,这种机能不是从内部自发产生的,而只能产生于人们的协同活动和人与人的交往之中。这种高级心理机能昀初形成于人的外部活动中,并在活动中逐渐内化,成为人的内部各种复杂心理过程和结构。
  心理学理论多来源于动物实验研究,其关于学习的定义在对象上既包含人,又包含动物,过于宽泛。从心理学的角度研究学习,侧重于关注个体学习活动的心理机能,对学习主体的社会文化背景、学习对象的社会历史演变、学习活动受到的社会激励或制约等因素关注不足。从教育学的角度出发则主要关注的是人的学习,在定义对象上缩小了范围并关注到学习主体所处的社会环境等因素。桑新民教授在《学习科学与技术》一书中将教育学视野中的学习定义为“人类个体或团体、组织在认识和实践过程中获取经验和知识,掌握客观规律,使身心获得发展的社会活动。学习的本质是人类个体和人类整体的自我意识与自我超越。 ”[1]该定义*先强调了人的学习既是个体化的活动又是社会性的活动,其主体既可以是人类个体,又可以是不同层次的团体和组织甚至整个人类社会;其次强调了学习的内容是获取知识和经验,掌握客观规律并用来指导自身发展;昀后强调了学习的目的和结果是使个体身心获得发展,使个体和人类整体不断实现自我意识和自我超越。这一定义与本书所讨论的“学习”契合度更高。
  1.1.2数字化学习
  2000年 6月美国教育技术*席执行总裁论坛 (the CEO forum on educational technology,ET-CEO)在以“数字化学习的力量:整合数字化内容”为主题的第三次年会中正式提出了数字化学习的概念,即将数字技术与课程教学内容的整合方式称为数字化学习。并阐释了将数字技术整合于课程中,要建立适应 21世纪需要的数字化学习环境、资源和方法 [2]。此时的数字化学习又被称为 e-learning 1.0,是数字化学习进化发展过程的**阶段。 2003年 Welsh等学者提出“数字化学习指的是使用计算机网络技术,特别是通过互联网络进行学习” [3]。2005年 Stephen Downes正式提出了数字化学习 2.0即 e-learning 2.0的概念。他认为数字化学习
  2.0是指“学习者为中心、沉浸式学习、联结学习、基于游戏的学习、非正式学习和移动学习” [4]。e-learning 2.0是对 e-learning 1.0的继承和发展。 2006年,Bryn Holmes和 John Gardner指出“数字化学习是一种基于网络环境,具备了从提供动态信息、获取教学资源,到允许学习者参与复杂的交互式虚拟教学活动等多种功能,通过创建不仅支持信息传递,而且支持经由信息的探索和应用以获取新知识的虚拟环境,为教育者和学习者提供了强化教学和学习经验的机会” [5]。2011年,英国普利茅斯大学的 Wheeler教授*次提出数字化学习 3.0即 e-learning 3.0的概念,揭开了教育界“数字化学习”新发展的面纱[6]。数字化学习 3.0实现了人类随时随地的连接和学习。
  在国内,2001年 8月李克东教授率先从信息技术的角度提出了数字化学习的定义,他认为数字化学习是指学习者在数字化的学习环境中,利用数字化学习资源,以数字化方式进行学习的过程,它包含三个基本要素,即数字化学习环境、数字化学习资源和数字化学习方式 [2]。同年 11月,何克抗教授在广州举行的以 e-learning为主题的“教育技术论坛”研讨会上,以 e-learning与高校教学的深化改革为题做了报告,引发了学者们对 e-learning的广泛探讨,他提出:“数字化学习是指通过互联网或其他数字化内容进行教学与学习的活动,它主要利用现代信息技术所提供的、具有全新沟通机制与丰富资源的学习环境,实现一种全新的学习方式,它将改变传统教学中教师的作用和师生之间的关系” [7]。2013年《中国职业技术教育》记者刘红指出“数字化学习是在数字化的学习环境中,通过提供数字化的学习资源和支持服务,运用数字化的学习方式所进行的学习” [8]。2016年上超望等研究者提出:数字化学习 3.0(e-learning 3.0)是在彻底变革传统学习模式的基础上,通过 web3.0技术所提供的理想学习环境,将学习所关注的焦点从“学什么”转变为“怎么学”,为学习者随时随地的学习提供资源与智能解决方案,建构实现“人人可学、处处可学、时时可学、互补融合”的生态学习方式,促进技术向教育本质的回归,是一种更加开放的自组织学习 [9]。
  通过对比和分析不同研究者提出的概念,可发现数字化学习是一种在信息化社会环境中,充分使用数字化资源 (或现代信息技术 ),具有终身性、广泛性、开放性、多样性、动态性、非正式性与创新性等特征的学习方式,它是教育走向现代化的重要一步。
  1.2数字化学习环境
  狭义的学习环境一词指的是教学活动发生的物理场所,即俗称的“教室” [10]。广义的学习环境包括教育机构、教师、学习氛围和文化、学习者的学习体验、学习风格、学习方法等。虽然物理的学习环境并不能对学习活动起决定性作用,但研究证据表明,环境与学习活动之间确实存在密切的关联 [11],数字化技术的应用改变了学习环境,并由此推动了学习方式的变革。
  1.2.1学习环境
  学习环境随学习者学习活动的需求而改变。畜牧文明和农业文明时代,大众学习的需求多为狩猎、耕织等劳动技能,因此学习环境多为野外、田间,通常是不固定的,按照学习者的需求自主选择,有较大的随意性。随着社会的发展,统治阶级和少数社会精英开始有文字、思想等学习的需求,因受教育人群较小,口耳相传的父传子、师带徒的方式完全能够满足学习的需求,与之相匹配,学习环境开始呈现出弟子围绕师傅,师生以不规则的形式聚集的特征,甚至出现了小规模的固定教学空间,如私塾等。但这一时期对学习环境的要求仍然不高,只要能够满足基本读写所需要的条件即可。
  在人类社会进入工业文明后,大规模的工业化生产对技能型劳动者的需求猛增,大众教育开始逐渐普及。为适应教育从精英主义向大众化的转变,以统一规格为特征的班级授课制开始出现,秧苗式的教室布局,因其能在有限的条件下高效完成知识的传授,多年来,在教学中广泛采用。满足班级授课需求的黑板、粉笔等物理器材与教室一起,成为学习环境中的**设施。此后,工业技术被用于优化学习环境,例如,提供照明、调整温度,以技术的方式服务物理学习环境,或是以提供标本、实物模型和挂图等教具的形式,给予学习者更加丰富、准确的学习资源和直观经验。
  20世纪后期,信息技术将人类社会由传统的工业化时代推向信息化时代,多媒体技术和互联网日益普及,世界各国都开始进行信息技术与教学相结合的尝试,数字技术进入人们的日常学习中,形成了数字化学习环境。 1996年,倡导“数字化生存的”的尼葛洛庞蒂教授认为“信息的 DNA正在迅速取代原子成为人类生活中的基本交换物,传统的大众传播方式正演变成个人间的双向交流。这意味着,我们的学习、工作、娱乐 总之,人类的生活方式在信息化” [12]。世界著名市场调研机构经济学人智库 (economist intelligence unit)和 IBM商业价值研究院主张:“世界上每一个角落都需要数字化学习”。数字化改变了学习的时空观念。从空间
  
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目录
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前言
**部分 数字化环境下的学习行为
第1章 数字化环境下的学习 3
1.1学习的内涵 3
1.1.1什么是学习 3
1.1.2数字化学习 4
1.2数字化学习环境 6
1.2.1学习环境 6
1.2.2数字化学习环境 7
1.2.3下一代数字化学习环境 8
1.3数字化环境下的学习者 10
1.3.1 21世纪人才应具备的核心素养 10
1.3.2数字化环境下学习者的特征 11
1.3.3数字化环境对学习者的要求 12
1.4数字化环境下的学习方式 14
1.4.1学习方式 14
1.4.2数字化环境下学习方式的特征 15
1.4.3数字化环境下典型的学习方式 15
参考文献 17
第2章 学习行为相关理论 20
2.1学习理论对行为的关注 20
2.1.1行为主义视角下的学习行为 20
2.1.2认知主义视角下的学习行为 21
2.1.3建构主义视角下的学习行为 21
2.2社会学习理论视角下的学习行为 22
2.2.1交互决定论与学习行为 22
2.2.2自我调节理论与学习行为 23
2.2.3自我效能理论与学习行为 24
2.3行为科学视角下的学习行为 25
参考文献 26
第3章 数字化环境下学习行为的影响因素 29
3.1学习行为影响因素研究模型 29
3.1.1理性行为理论和计划行为理论 30
3.1.2技术接受模型和整合型科技接受模型 31
3.1.3探究社区理论模型 31
3.2影响学习行为的内因和外因 33
3.2.1学习者因素 33
3.2.2环境因素 34
3.3影响数字化环境下各阶段学习行为的因素 36
3.3.1数字化学习环境接受阶段 36
3.3.2数字化学习环境持续使用阶段 37参考文献 38
第4章 混合式学习中学习者持续学习意向影响因素研究 41
4.1混合式学习应用现状 41
4.2理论框架 42
4.2.1信息系统持续使用期望 -确认模型 42
4.2.2内在动机和学习自我效能 43
4.3研究模型与假设 43
4.4研究方法 44
4.4.1研究对象 44
4.4.2研究工具 44
4.4.3数据收集与分析 45
4.5研究结果 45
4.5.1信度与效度分析 46
4.5.2假设检验 47
4.5.3关键因素间的间接效应和总效应分析 49
4.6讨论与结论 50
参考文献 52
第二部分 学习行为分析与异常行为检测
第5章 教育心理学领域的学习行为研究 57
5.1教育心理学领域早期的学习行为研究 57
5.2以课堂观察方式研究学习行为 58
5.2.1学习行为量表 LBS 58
5.2.2学前学习行为量表 PLBS 60
5.2.3学会学习量表 LTLS 61
5.3在学习过程中研究学习行为 61
5.3.1学习过程问卷 SPQ 62
5.3.2自我调节学习问卷 63
5.4从学习投入视角研究学习行为 65
5.4.1学生投入调查 NSSE 66
5.4.2乌勒支学习投入量表 UWES-S 67
5.4.3在线学习投入量表 OSE 67参考文献 69
第6章 学习分析与学习行为 72
6.1学习分析技术概述 72
6.2基于社会网络分析的学习行为分析 73
6.3基于话语分析的学习行为分析 74
6.4基于智能技术的学习行为分析 76
6.4.1自然语言处理在学习行为分析中的应用 76
6.4.2机器学习在学习行为分析中的应用 77
6.4.3深度学习在学习行为分析中的应用 80
6.5基于多模态数据的学习行为分析 81
6.5.1多模态学习分析技术的概念 82
6.5.2多模态学习分析的研究模型 82
6.5.3多模态学习分析的关键技术 83
6.5.4多模态学习分析的应用领域 84参考文献 84
第7章 教育数据挖掘与学习行为 89
7.1教育数据挖掘概述 89
7.2教育数据挖掘的发展历程 90
7.3教育数据挖掘的工作流程 91
7.4教育数据挖掘在学习行为分析中的应用 92参考文献 92
第8章 学习行为分析相关产品 94
8.1普渡大学课程信号系统 94
8.2基于社会网络分析的适应性教学实践系统 96
8.3整合学习分析与教学设计的工具 98
8.4海星异常早期预警系统 99
8.5学习管理系统自带的学习行为分析模块 100
参考文献 101
第9章 异常学习行为及识别 103
9.1异常学习行为的界定 103
9.1.1 行为 103
9.1.2学习行为 104
9.1.3数字化环境下的学习行为 104
9.1.4学习行为分类 105
9.1.5异常学习行为 106
9.1.6数字化环境下的异常学习行为 106
9.2学习行为特征数据的采集 107
9.2.1基于观察的学习行为特征采集 107
9.2.2数字化环境中的学习行为特征采集 107
9.2.3基于调查数据的学习行为特征采集 109
9.2.4调查数据与 LMS数据间的关联 110
9.3异常学习行为识别方法 112
9.3.1异常学习行为识别模型 112
9.3.2基于调查数据的识别 112
9.3.3基于学习分析的识别 113
9.3.4基于机器学习的识别 114
9.4异常学习行为的个体化差异 115
参考文献 115
第10章 基于人工免疫系统的数字化环境下异常学习行为识别 118
10.1研究问题描述 118
10.2人工免疫系统 119
10.2.1从符号智能到计算智能 119
10.2.2从自然计算到仿生计算 120
10.2.3从仿生计算到人工免疫 121
10.2.4人工免疫系统相关算法 121
10.3基于反向选择算法的异常学习行为识别 129
10.3.1数据预处理 130
10.3.2学习行为识别器集合定义 131
10.3.3学习行为识别器训练 132
10.3.4异常识别 133
10.4实验及分析 134
10.4.1学习行为特征提取 134
10.4.2数据集及预处理 136
10.4.3实验参数设置和评估指标 141
10.4.4学习行为识别结果分析 141
10.4.5同类算法对比分析 142
10.4.6实验结果总结 144
参考文献 144
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