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2017年度国家一般课题开题报告之七十二:基于大数据的在线学习精准预警与干预机制研究

 来源:全国教育科学规划领导小组办公室    发表时间:2018-12-24   阅读次数:622   作者:全国教育科学规划领导小组办公室

   2017年11月23日,东北师范大学姜强副教授主持的全国教育科学规划课题“十三五”规划2017年度教育学国家一般课题“基于大数据的在线学习精准预警与干预机制研究” (课题批准号:BCA170074)举行了开题会议。4位评审专家(3位课题组外)听取了课题负责人及其成员所作的开题报告,形成如下意见:
   1.该课题选题有研究价值。将大数据纳入到精准预警与干预的研究范畴之内,对大量多元的数据进行分析与解释,实现一种基于数据思维的学习研究创新探索。同时,推动顶层设计和实践探索有机结合,形成基于全学习过程数据的个性化、精准教学服务,重塑学习观,利于洞悉数据背后隐藏的学习成长轨迹、教育发展规律,提高决策的前瞻性和科学性。
   2.该课题的研究内容具体,思路清晰。以精准预警与干预为关注焦点,基于完善在线学习预警系统——MasteryGrids,利用大数据分析技术对大学生在线学习过程中产生的行为数据进行全程性跟踪与分析,探索影响在线学习预警因素;构建精准预警模型,准确识别课程学习中有风险的学生;重点设计智能化干预策略,构建干预制度,同时考虑不同国家学习者之间存在文化、习俗的差异,设计跨文化学习者个性特征模型,开展精准个性化干预实证,并进行有效性分析。
   3.研究方法选用恰当。利用数据挖掘法获取到学习者的学习特征、学习状态、学习路径、学习成果等外显信息;通过文本挖掘获取学习者的兴趣、动机、情绪、效能等内隐信息;基于设计的研究分析在线学习精准预警模型、干预策略、干预制度等有效性。
   4.研究预期成果表述清楚,分工明确,进度合理,并有坚实的保障条件。尤其课题研究团队在从事实践研究和专业学术研究等具有丰富经验,有的偏计算机技术,有的偏学习科学研究,也有的偏认知心理学,为课题研究提供了多学科的广阔视野,有利于全面研究相关问题。此外,多名成员有海外留学经历,且一直跟国外学者协同研究,能够从质量上保证优异地完成各项预定研究工作。
   同时对课题研究提出了如下主要建议:
   1.缩小研究对象范围。因为语言、文化、作息时间等问题会影响到跨国研究顺利开展,可以聚焦在国内高校大学生群体,从不同民族层面实现对用户画像。
   2.建议强化干预制度保障。大数据分析诊断存在危机的学习者,除了技术智能化干预外,也需要制度介入,形成从制度约束转化为主动学习。
   3.缩减个性特征模型设计维度。从学习文化、知识水平、学习风格、学习情绪等设计学习者个性特征模型,维度过多,建议去掉学习情绪,分析该维度时需要应用到自然语言处理技术,难度极大。
    评议组经过评议,一致同意通过开题。
 

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