教育大数据促进精准教学与实践研究——以“智慧学伴”为例

被引:38
作者
刘宁 [1 ]
王琦 [1 ]
徐刘杰 [1 ]
余胜泉 [1 ,2 ]
机构
[1] 北京师范大学教育学部
[2] 北京师范大学未来教育高精尖创新中心
关键词
大数据分析; 智慧学伴; 个性化学习; 精准教学;
D O I
暂无
中图分类号
G434 [计算机化教学];
学科分类号
040110 ;
摘要
教育大数据正成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。文章围绕教育大数据促进精准教学以提升教学效果为目标,从常态教学的挑战与问题出发,阐释大数据技术改进教学之道:大数据何以解决常态教学问题、何以改进教学效果、何以促进个性化自适应学习。以此为理论基础,文章以"智慧学伴"为例,探究了基于"智慧学伴"开展精准教学的应用与实践,并形成了基于数据分析的精准教学模式,文章的研究结果可为应用大数据改进教学提供借鉴。
引用
收藏
页码:12 / 17
页数:6
相关论文
共 8 条
[1]   美国教师数据素养发展现状及其对我国的启示 [J].
李新 ;
杨现民 ;
晋欣泉 .
现代教育技术, 2019, 29 (04) :5-11
[2]   21世纪以来的新兴信息技术对教育深化改革的重大影响 [J].
何克抗 .
电化教育研究, 2019, 40 (03) :5-12
[3]   区域性教育大数据总体架构与应用模型 [J].
余胜泉 ;
李晓庆 .
中国电化教育, 2019, (01) :18-27
[4]   基于大数据的区域教育质量分析与改进研究 [J].
余胜泉 ;
李晓庆 .
电化教育研究, 2017, 38 (07) :5-12
[5]   学科能力构成及其表现研究——基于学习理解、应用实践与迁移创新导向的多维整合模型 [J].
王磊 .
教育研究, 2016, 37 (09) :83-92+125
[6]  
Teachers’ Decision-Making: Data Based or Intuition Driven?[J] . Kristin Vanlommel,Roos Van Gasse,Jan Vanhoof,Peter Van Petegem.International Journal of Educational Research . 2017
[7]  
Mining LMS data to develop an “early warning system” for educators: A proof of concept[J] . Leah P. Macfadyen,Shane Dawson.Computers & Education . 2009 (2)
[8]  
Learning analytics a foundation for informed change in higher education .2 Siemens G. http://www.slideshare.net/gsiemens/learning-analytics-educause .