基於學習分析的在綫學生支持 社會科學 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 學習分析
• 在綫學習
• 學生支持
• 教育技術
• 社會科學
• 高等教育
• 教育數據挖掘
• 個性化學習
• 學習乾預
• 教育心理學

店鋪： 蔚藍書店

齣版社： 中央廣播電視大學齣版社

ISBN：9787304082864

商品編碼：12419184128

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	基於學習分析的在綫學生支持 社會科學 書籍
作者：	李爽著
定價：	68.0
齣版社：	中央廣播電視大學齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787304082864
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開本：	小16開

內容簡介

本書包括：“互聯網+”時代的挑戰與機遇，在綫學生支持內涵重構與實踐創新，在綫學生特徵與數據錶徵，基於交互分析促進社會性學習，基於學習過程的電子化評價，個性化輔導與支持。

《聚焦互聯：在綫學習環境下的個性化學生賦能》 內容概述： 本書深入探討瞭在日益普及的在綫學習背景下，如何運用以學習分析為核心的技術和方法，為社會科學領域的學生提供更精準、更個性化、更有效的支持。它並非一本介紹具體學科知識的教材，而是一部聚焦於“學習者”本身，以及如何通過技術手段優化學習體驗、提升學習成效的指導性著作。書中將理論與實踐相結閤，旨在為教育工作者、學習設計師、技術開發者以及所有關心在綫教育質量的人們提供一套全新的視角和可操作的策略。 本書的獨特價值： 在這個數字時代，在綫教育已經從一種補充形式發展成為許多學生主要的學習途徑。然而，在綫環境所帶來的挑戰也日益凸顯：學生容易感到孤立，學習進度難以被有效追蹤，個性化需求難以得到滿足， dropout 率也成為一個不容忽視的問題。本書正是基於這些痛點，提齣瞭一套以“學習分析”為驅動的解決方案。我們相信，通過對學生在綫學習過程中産生的大量數據進行科學的分析，能夠揭示學生行為、偏好、睏難和潛力，從而實現前所未有的個性化支持，最終賦能每一位在綫學習者。 第一部分：理解在綫學習生態係統與學習分析的基石 第一章：重塑學習疆界：在綫教育的機遇與挑戰 在綫教育的演進與現狀：從M OOCs到混閤式學習，再到完全在綫學位項目，梳理在綫教育的發展脈絡。 在綫學習的獨特優勢：靈活性、可訪問性、資源豐富性，以及如何最大化這些優勢。 在綫學習的固有挑戰：學生參與度下降、社交孤立感、技術障礙、評估的有效性、個性化支持的缺失。 社會科學領域在綫學習的特殊性：社會科學學科的學習過程往往涉及批判性思維、論證構建、案例分析、閤作討論等，這些在在綫環境中如何被有效支持和評估？ 學習分析：定義、範疇與發展。學習分析並非僅僅是數據的收集，而是對學習者及其學習環境進行數據驅動的洞察，並據此采取行動。 第二章：學習分析的理論框架與技術基礎 主要學習分析理論流派： 行為主義視角： 通過追蹤可觀察的學習行為（如登錄頻率、作業提交次數、論壇發帖量）來預測學習成果。 認知主義視角： 關注學習者的認知過程，通過分析他們與學習內容的互動方式（如點擊模式、閱讀時長、搜索關鍵詞）來理解其知識構建過程。 建構主義視角： 強調學習者的主動參與和知識的社會建構，關注協作學習、討論參與度、同伴互評等數據。 情境學習理論： 學習發生於特定情境之中，學習分析如何捕捉和解讀這些情境因素（如時間壓力、學習資源的可獲得性）對學習的影響。 學習分析的關鍵技術： 數據采集技術： 學習管理係統 (LMS) 日誌、在綫互動工具（論壇、聊天、視頻會議）、在綫評估係統、學生問捲調查等。 數據存儲與管理： 數據倉庫、數據庫設計、數據隱私與安全考量。 數據分析方法： 描述性統計、探索性數據分析 (EDA)、預測模型（迴歸、分類）、聚類分析、文本挖掘、網絡分析等。 可視化技術： 數據儀錶盤、報告生成，如何將復雜數據轉化為易於理解的洞察。 第三章：社會科學學習者的數據畫像：從數據到洞察 社會科學學習者的典型學習行為模式： 主動學習者： 積極參與討論，主動尋求額外資源，按時完成作業並反復修改。 被動學習者： 僅完成最低要求，參與度較低，依賴教師指導。 掙紮型學習者： 提交作業延遲，成績不穩定，錶現齣明顯的學習睏難跡象。 潛在高潛力學習者： 初始錶現平平，但具備高度的求知欲和潛力，需要適當的引導。 關鍵數據指標的解讀： 參與度指標： 登錄頻率、學習時長、內容訪問次數、論壇發帖/迴復數、討論組參與度。 錶現指標： 作業提交率、作業分數、測驗成績、期末考試成績。 互動指標： 與教師的互動頻率、與同學的互動頻率、使用學習資源的種類和頻率。 情感與態度指標： 通過問捲、論壇情緒分析等方式間接捕捉（需謹慎解讀）。 構建個性化學習者畫像：整閤多維度數據，形成對每個學生學習狀態、優勢、劣勢、偏好和潛在風險的全麵認知。 第二部分：賦能在綫學習者：學習分析驅動的支持策略 第四章：早期預警與乾預：識彆並幫助處於風險中的學生 基於學習分析的風險識彆模型： 低參與度預警： 識彆登錄頻率低、學習時長短、內容訪問少、討論參與度為零的學生。 學業錶現下滑預警： 識彆近期作業或測驗成績顯著下降的學生。 互動缺失預警： 識彆幾乎不與教師或同學互動，缺乏社會連接的學生。 時間管理睏難預警： 識彆作業提交延遲、反復齣現的“最後時刻”提交行為的學生。 設計有效的乾預措施： 個性化提醒與鼓勵： 係統自動發送個性化郵件或通知，提醒學生關注進度，提供學習資源。 主動聯係與輔導： 教師或助教主動聯係高風險學生，進行一對一溝通，瞭解睏難，提供針對性指導。 學習策略指導： 提供如何有效進行時間管理、如何提高在綫參與度、如何進行有效筆記的資源和指導。 同伴互助機製： 鼓勵高年級學生或學習成績優秀的學生成為學習夥伴，提供支持。 第五章：個性化學習路徑與內容推薦 分析學生學習風格與偏好： 視覺型、聽覺型、動覺型學習者： 分析他們對不同媒體格式（視頻、音頻、文本、交互式模擬）的學習偏好。 獨立學習者與協作學習者： 分析他們在獨立完成任務和參與小組活動中的錶現。 概念理解型與技能應用型學習者： 分析他們在理解抽象概念和解決實際問題中的側重點。 基於學習分析的自適應學習係統： 內容分級與難度調整： 根據學生的掌握程度，推薦不同難度或深度的學習材料。 資源推薦引擎： 根據學生的興趣、學習風格和當前遇到的問題，推薦相關的視頻、文章、案例研究、在綫工具等。 練習題與評估的個性化： 為不同學生生成定製化的練習題，幫助他們鞏固薄弱環節。 社會科學領域的應用實例： 推薦相關的社會學理論傢文章給對某一概念感興趣的學生。 推薦曆史事件的紀錄片給偏好視覺化學習的學生。 引導傾嚮於閤作學習的學生參與綫上案例分析小組討論。 第六章：提升學生參與度與社區建設 學習分析如何洞察參與度瓶頸： 識彆參與度低下的論壇主題或討論活動。 分析哪些學習內容最容易激發學生的討論熱情。 評估不同互動形式（文字、語音、視頻）對學生參與度的影響。 促進積極互動與社區歸屬感： 設計引發思考的討論題： 基於課程內容和學習分析結果，設計更具挑戰性和開放性的討論話題。 強化教師在論壇中的引導作用： 教師適時介入，引導討論方嚮，迴應學生疑問，點評優秀發言。 引入同伴互評機製： 鼓勵學生互相審閱作業、論文，提升批判性思維和協作能力。 利用社交媒體工具： 探索在安全和適宜的環境下，利用社交媒體平颱促進學生間的非正式交流。 虛擬學習空間的設計： 創造更具吸引力和互動性的在綫學習環境，如虛擬教室、討論咖啡館等。 第七章：反饋的有效性與閉環改進 實時反饋與形成性評估： 自動化的反饋係統： 針對客觀題、編程題等，提供即時反饋。 教師主導的形成性反饋： 結閤學習分析數據，為學生提供更具針對性的寫作、論證等方麵的反饋。 利用學習分析優化反饋內容： 分析哪些類型的反饋最能幫助學生理解錯誤，改進學習。 識彆學生對反饋的反應模式，調整反饋的頻率和形式。 構建學習過程的反饋閉環： 學生根據反饋進行調整和改進。 教師根據學生反饋後的學習錶現，進一步調整教學策略和支持方法。 學習分析係統持續收集數據，優化預警模型和推薦算法。 第三部分：實施與倫理考量：將學習分析轉化為教育實踐 第八章：學習分析工具的選擇與實施策略 評估現有學習分析工具： LMS內置功能、第三方插件、獨立分析平颱。 考量工具的功能性、易用性、成本、數據安全和隱私保護。 規劃與實施學習分析項目： 明確目標與預期成果。 數據收集與整閤計劃。 人員培訓與技能發展（教師、技術人員）。 小規模試點與迭代優化。 與IT部門、教務部門的協同閤作。 第九章：倫理、隱私與數據安全：負責任地運用學習分析 數據隱私的挑戰與應對： GDPR、FERPA等相關法規的遵循。 匿名化、去標識化技術。 明確的數據使用政策，告知學生數據收集的目的和用途。 數據安全保障： 訪問控製、加密技術、安全審計。 防止數據泄露和濫用。 算法的公平性與透明度： 避免算法偏見對特定群體學生造成不公平對待。 在可能的情況下，嚮學生解釋分析結果的生成邏輯。 人類乾預的重要性： 強調學習分析是輔助工具，而非替代教師的判斷和人際互動。 警惕過度依賴技術，忽視教育的“人文關懷” aspect。 第十章：未來展望：學習分析與人工智能在在綫教育中的融閤 AI在學習分析中的潛在應用： 更高級的自然語言處理（NLP）用於分析學生寫作和討論。 機器學習用於更精準的預測模型和個性化推薦。 智能輔導係統 (Intelligent Tutoring Systems, ITS)。 深度個性化學習的未來圖景： 完全自適應的學習環境，能夠實時感知並響應學生的需求。 學習者數據的跨平颱互通與應用（在確保隱私的前提下）。 教育工作者角色的轉變： 從知識傳授者轉變為學習引導者、數據解讀者和個性化支持者。 挑戰與機遇並存： 技術發展的倫理和社會影響。 持續的研究與實踐創新，以更好地服務於每一位在綫學習者。 結論： 《聚焦互聯：在綫學習環境下的個性化學生賦能》旨在成為一本實踐指南和理論參考，幫助教育界更好地擁抱學習分析的潛力，為社會科學領域的在綫學習者構建一個更具支持性、更富成效的學習環境。我們相信，通過數據賦能，每一個在綫學習者都能找到屬於自己的成功之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度簡直讓人嘆為觀止，它就像一把精密的鑰匙，打開瞭我們對當代高等教育中“看不見的支持係統”的認知黑箱。作者沒有停留在泛泛而談的“學生關懷”層麵，而是紮根於數據驅動的視角，清晰地闡述瞭如何利用學習分析（Learning Analytics）來構建一個真正能預見並介入學生睏境的支持框架。我特彆欣賞其中對“早期預警信號”識彆模型的構建過程的細緻描述，這部分內容絕非教科書式的理論堆砌，而是融閤瞭實際案例和統計學原理的深度剖析。它教會我們如何從海量的學習活動數據中，提煉齣具有預測價值的指標，並且更關鍵的是，這些指標是如何被轉化為可操作的支持策略的。例如，書中對不同學科（如人文社科與STEM領域）在學習行為模式上的差異化分析，展示瞭支持係統設計中“個性化”的真正含義，避免瞭“一刀切”的無效乾預。讀完之後，我對於如何設計一個既尊重學生自主性又不失前瞻性乾預的在綫支持生態係統，有瞭豁然開朗的理解。這本書的理論框架和實踐指導的平衡拿捏得極其到位，是教育技術和高等教育管理者案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

從宏觀的政策製定層麵來看，這本書也提供瞭極具價值的洞察力。它不僅僅關注單個學生的個體支持，更探討瞭如何利用學習分析的聚閤數據來優化整個課程設計和教學資源配置。例如，通過分析上韆名學生的路徑差異，可以清晰地揭示齣哪些教學模塊存在結構性缺陷，導緻大量學生卡殼或流失。這種自下而上的反饋機製，是提升課程質量的強力驅動力。我所欣賞的是，作者並沒有將學習分析僅僅視為一種“補救工具”，而是將其提升到瞭“教學設計優化工具”的高度。書中對如何根據分析結果來重構教學大綱、調整作業權重比例的探討，展現瞭其深遠的戰略意義。對於那些緻力於提升大規模在綫課程（MOOCs）或混閤式學習項目成功率的決策者而言，這本書提供瞭一套完整的、可量化的、基於證據的戰略框架，指導他們如何將資源投放到最能産生積極影響的環節，從而實現教育資源的效能最大化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格極其流暢，即便是對於那些初次接觸學習分析概念的教育工作者來說，也保持瞭極高的可讀性。它似乎有一種魔力，能將原本看似枯燥的統計模型和復雜的算法邏輯，轉化成清晰的實踐藍圖。我尤其喜歡它在描述“支持乾預的反饋閉環”時的那種遞進感。作者清晰地展示瞭：收集數據 -> 識彆模式 -> 實施乾預 -> 評估效果 -> 修正模型，這樣一個持續優化的過程。這種迭代思維，是傳統教育改革中最常缺失的一環。通過大量的圖錶和流程圖的輔助，讀者可以非常直觀地理解，一個高效的在綫支持係統，其實是一個動態的、不斷自我優化的智能體。它不再依賴於事後諸葛亮的總結報告，而是力求在“事情發生時”就介入。對於我這種需要跨部門協調教育技術與學生服務工作的管理者來說，這本書提供瞭強大的溝通工具，能夠幫助我嚮不同背景的同事闡明這一復雜係統的價值所在和運作機製。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的衝擊，主要在於它對“學習體驗”的重新定義。長期以來，我們傾嚮於將在綫學習的支持局限於技術故障排除或簡單的答疑解惑。然而，本書的視角更為宏大和精微：它將學習過程視為一個連續的行為流，其中任何一個細微的偏離都可能是未來更大睏難的徵兆。書中對“參與度（Engagement）”指標的分解，細緻到學生在討論區的發帖頻率、閱讀材料的時間分配，甚至鼠標懸停的時長，這些在以往常被忽略的“微行為”，被賦予瞭重要的診斷意義。這讓我開始反思自己以往對學生投入度的粗略判斷方式。更進一步，書中提齣瞭一種“情境化支持”的概念，即支持的推送必須高度貼閤學生當前的認知負 मुद्राओं和學習階段，避免不必要的乾擾。這種對精細化、無縫化支持體驗的追求，徹底顛覆瞭我對傳統“學生中心”理念的理解，將其推嚮瞭一個數據驅動的、更具前瞻性的高度。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本專著，我深感其在方法論上的嚴謹與創新。它不僅僅是一本關於“如何做”的技術手冊，更是一篇關於“為什麼這樣做是必要的”的深刻論述。作者巧妙地將教育心理學的理論基礎與現代信息技術的能力相結閤，構建瞭一個多層次的在綫學生支持模型。書中對倫理考量和數據隱私的探討，尤其值得稱贊。在當前大數據盛行的時代，如何平衡效率提升與個人權利保護，是所有教育機構必須麵對的難題。這本書沒有迴避這些灰色地帶，反而提供瞭一套審慎的、以人為本的治理框架。對我個人而言，最受啓發的是其中關於“支持的‘最後一公裏’”的討論——即如何確保技術識彆齣的需求，能夠順利轉化為教師或輔導員的有效溝通和情感連接。這強調瞭技術是手段而非目的，人與人的連接纔是教育支持的核心。這種對技術異化風險的警惕，使得整本書的論述更加厚重和負責任，不再是盲目推崇技術的樂觀主義宣傳冊。