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基于文献计量学的国内外STEAM教育研究比较分析
王卓玉;谢双雪;程明;21世纪对高质量人才的需求让STEAM教育应运而生并蓬勃发展。以WOS外文核心数据库、中国社会科学引文索引数据库、CNKI中文数据库中的相关文献为研究对象,借助文献计量工具CiteSpace软件,通过文献共被引分析找出重点文献,通过关键词共现和聚类计量分析、辨析比较发掘研究主题,解析国内外STEAM教育研究的发展历程和核心体系,比较STEAM教育研究的中外进展,把握其内涵外延和基本理论,以期深化对STEAM教育研究的认识。研究发现:国内外STEAM教育研究的发展历程较为一致,研究主题大部分重叠,聚焦于教育公平研究、学科整合研究、教学实践研究和思维养成研究这四个主题,但国内外对这四个主题的研究侧重点不同且各具特色。
基于学科课程重构的小学STEAM课程设计
袁磊;王健博乐;STEAM教育理念自提出以来便以其学生高度参与、学科深度整合的特点受到广泛的关注,而新兴的项目化学习模式(PBL)能够促使在学生解决真实的复杂问题的过程中实现知识迁移,是STEAM教育理念与现行课程体系融合的恰当载体和切入点。在分析现行课程标准的基础上,依据知识、项目、能力提升三者的关联关系,提出基于学科课程项目化重构的小学STEAM课程设计与开发的完整流程,并通过实践案例展示该课程设计与开发流程在小学课程的应用,有助于培养学生的高阶思维与动手实践能力,促进本土化STEAM课程发展。
数据化学习环境下面向个性化学习的精准教学模式设计研究
张忻忻;牟智佳;各类结构化、半结构化和非结构化教育大数据的激增使得当前学习环境由数字化向数据化转变,教师的教学也由原来的经验假设型转变为数据指导型。通过对传统环境下精准教学指导原则的解析,发现已有的设计原则并不能够直接应用到当前教学设计中,其在数据、理论、分析技术等方面还面临着现实困境,具体包括学习行为数据的匮乏、学习理论支撑的薄弱、学习分析技术的单一和对学生个性特征的忽视。数据化学习环境下的精准教学设计取向应包括以不同情境下的多元数据为采集来源、以建立学习者模型为逻辑起点、以教学信息实时处理为过程支持、以人工智能和数据挖掘为技术支持。基于该取向,我们设计面向个性化学习的精准教学模式,该模式秉承因学定教的理念,以学习者模型生成与数据更新为设计核心,以基于生理数据的学生个性分析为起点,设计包含课前学案设计与结果分析、课中教学互动与差异化指导、课后个性化自主学习等环节的教学流程,并提出目标导向的精准教学模式实现路径,为进一步丰富精准教学的理论体系提供有益的启示。
CSCL如何影响大学生数字化学习韧性——认知负荷的中介效应分析
满淑洁;姜强;李琪;赵蔚;大数据、人工智能等数字技术和教育深度融合，赋能数字化教育转型升级。学习韧性是影响数字化教育成就的重要因素，深受国内外研究者重视，但对于数字化学习韧性的影响机制的认识尚未统一。以4市6所高校438名大学生为调查对象，运用描述性统计与相关分析、结构方程模型及Bootstrap中介效应检验法，探索CSCL对大学生数字化学习韧性的影响机制以及认知负荷在影响机制中的中介效应。研究结果表明，大学生整体数字化学习韧性不强；CSCL与认知负荷显著负相关、与数字化学习韧性显著正相关；认知负荷能够显著预测大学生数字化学习韧性，并在CSCL对大学生的数字化学习韧性的影响中起部分中介效应。增强大学生数字化学习韧性，亟须创设人机协同的CSCL群智空间、重塑旨在降低认知负荷的精准化教学形态、构建旨在提高大学生数字化学习韧性的个性化教育生态，进而规避学业风险。
面向高阶思维能力培养的数字孪生智慧教学模式
李海峰;王炜;数字孪生作为虚实等体、信息同步和交互聚敛的虚实共生系统得到了教育研究者的关注，但是目前数字孪生的教育应用局限于技术优势勾勒，未能聚焦学习者的高阶思维能力培养。数字孪生具有培养高阶思维能力的独特优势，能够创建复杂的问题解决环境、提供可验证的智慧功能以及创设信念形成的反思语境。根据数字孪生和高阶思维的特点，提出了面向高阶思维能力培养的数字孪生智慧教学模型，阐释了以数字孪生为基础的教与学原理。将数字孪生智慧教学模型与翻转学习模式进行整合，提出了数字孪生智慧教学翻转学习模式，开发了问题解决支架、动态概念图谱和多元批判评价教学策略。模式有效实施的关键是创建智能化的数字孪生体、聚焦复杂问题解决以及适切的学习活动设计。
角色理论视角下学习参与提升空巢老人主观幸福感研究
孙立新;张家睿;随着我国人口老龄化速度的加快,空巢老人的数量也逐渐增加,退休导致的社会角色变化使空巢老人更容易出现角色失调状况。以2006份老年大学学员的调查数据为基础,运用SPSS21.0软件进行数据处理发现:学习参与和空巢老人主观幸福感之间呈显著正相关;空巢老人与非空巢老人在学习参与和主观幸福感存在显著差异性,空巢老人的学习参与和主观幸福感明显低于非空巢老人群体;学习投入、学习氛围、学习体验均能正向影响老年人主观幸福感,而能够正向预测非空巢老人主观幸福感的只有学习氛围和学习体验两个因素,学习投入影响效应则不明显。并对于提升空巢老人主观幸福感给出相关建议。
大学生碎片化学习注意力影响因素的实证研究
胡姣;陈思睿;随着互联网、移动通讯技术和移动终端设备的普及与应用,促成了一种非正式的、自主的、泛在的新型学习方式——碎片化学习。碎片化学习作为一种自主学习方式,对提高学习者的自主意识和促进学习者主动学习具有重要意义。如今,碎片化学习已成为大学生自主学习的一种重要方式,同时也考验着学习者注意力的稳定性、分配与转移能力。然而,大学生碎片化学习注意力的集中和维持等问题比较突出。因此,了解大学生碎片化学习注意力的差异性与主要影响因素及其内在关系,可以更好地提高大学生的碎片化学习注意力,优化其碎片化学习效果。以在校大学生为调查对象,进行了调查分析、模型构建、线性回归分析,结果显示,大学生碎片化学习注意力在年级和专业类别这两方面无显著差异,而在性别这一方面差异显著,男大学生显著高于女大学生;各影响因素对注意力的影响强弱关系为:元认知>学习投入>物理学习环境>学习资源>互联网>学习动机。在此基础上,为促进和优化大学生碎片化学习注意力提出几点策略性建议。
职业院校教师人工智能素养现状及提升策略
韩锡斌;郭文欣;李梦;人工智能正在重塑全球产业生态，对以就业为导向的职业教育而言，教师的教学能力面临新的挑战和要求。本研究构建了职业院校教师人工智能(AI)素养的概念框架，包括AI通用素养与职业教育AI专有素养两个方面。基于该框架开展问卷调研，收到全国600份有效问卷，运用结构方程模型探讨了AI素养各维度的发展水平及其之间的作用关系。研究结果表明，相比AI通用素养，教师非常欠缺职业教育AI专有素养；AI通用素养也处于早期认识阶段，教师在教学中应用AI及创新方面存在不足。教师从认识与理解AI,向基于AI开展教学评估与创造的转化过程中，教学中应用AI起到了最关键的中介作用。教师AI伦理与责任意识对AI素养发展的影响呈现两面性，既通过教学中应用AI对AI教学评估与创造能力有正向促进作用，也对其产生抑制作用。基于上述发现，提出三个方面的提升策略：一是以AI教学应用实践为核心，构建教师AI素养发展体系；二是深化产教融合，推动教师AI通用素养与行业应用能力同步提升；三是将AI伦理教育融入教学与实训全过程，强化教师价值理性。
教育人工智能伦理:基本向度与风险消解
赵磊磊;张黎;代蕊华;教育与人工智能的融合已成为教育改革的重要趋势。随着人工智能在教育领域应用的不断深化,教育人工智能伦理及其风险也引发了社会公众的广泛关注。通过对技术伦理和教育人工智能伦理的内涵与特征诠释,梳理了教育人工智能伦理原则的四个向度,即算法向度、关系向度、情感向度和资源向度。研究发现,教育人工智能伦理风险主要体现为:智能算法功能存在技术缺陷、师生的教育主体地位消解、数据赋能难以浸润情感体验、资源服务价值遮蔽与蜕化等多方面风险。据此,提出了构建人工智能算法伦理风险全过程监管体系、加强对智能教育主体动摇的风险调控、塑造助力情感智能与人文关怀相融的文化愿景、构建智能资源应用的校本化风险防范体系等风险消解路径。
在线开放课程学习者满意度研究:发展、影响因素与提升路向
蒋志辉;赵呈领;李红霞;梁云真;黄琰;在线学习已成为教育发展的一种必然趋势,以管理学视角窥视在线开放课程学习者满意度是近年来在线教育研究的一个热点话题。运用文献研究法,探讨在线开放课程学习者满意度的内涵、发展、影响因素,结论认为在线学习者满意度是学习者对在线开放课程的学习过程与学习结果的感知与情感反应,其发展经历了心理预期、活动体验和价值判断三个阶段;影响学习者满意度的因素是多元的,主要包括学习者、指导者、课程及环境等四个维度。在厘清满意度的基本问题的基础上,满意度的提升路向应从五方面着手:微观上搭建良好的学习环境,开发优质课程,增强互动反馈,宏观上基于学习者满意度的反馈进行短板改进,开展精准服务。