《学习分析视角下当代大学生学习现状调查研究》PDF下载

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  • 作  者:冯利著
  • 出 版 社:北京:人民日报出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787511555052
  • 页数:276 页
图书介绍:本书探讨了学习分析的过程和结构模型,从教育大数据背景下学习分析应用角度,采用理论研究与实证研究相结合的研究方法,结合北京市高校大学生学习的现状和存在的问题,对影响大学生学习成绩和学习风格的因素进行了实证研究,总结出不同年级学习状态的变化规律、优秀生和后进生的学习特点等,并针对大学阶段的英语学习问题开发了英语学习诊断系统,最终为学生提供具有针对个人的反馈报告。具有较强的针对性和可操作性。

第1章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 学习分析综述 2

1.2.1 学习分析的发展 2

1.2.2 学习分析的概念 4

1.2.3 学习分析的特征 6

1.3 本书内容结构 9

第2章 学习分析的过程分析与结构模型 13

2.1 学习分析的过程分析 13

2.1.1 确定分析目标 13

2.1.2 收集存储数据 14

2.1.3 分析处理数据 16

2.1.4 呈现反馈结果 20

2.1.5 结果应用服务 24

2.2 学习分析的结构模型 25

2.2.1 过程模型 25

2.2.2 框架模型 29

2.3 本章小结 32

第3章 问卷的设计 33

3.1 问卷编制的指导思想 33

3.2 问卷设计的基本原则 33

3.3 问卷设计的基本思路 34

3.4 问卷填答的基本原则 35

3.5 问卷题目的设计原则 36

3.6 问卷设计的基本流程 36

第4章 大学生学习成绩影响因素的学习分析 40

4.1 问卷的基本情况 40

4.1.1 问卷指标体系设立的依据 40

4.1.2 问卷的指标体系 44

4.1.3 问卷的发放 46

4.2 问卷的基本假设和假设验证 46

4.2.1 问卷统计出的和实际的优秀生和后进生各维度比较 47

4.2.2 问卷统计出的和实际的优秀生和后进生各题目比较 49

4.2.3 差值比较分析 52

4.3 基本统计分析 52

4.3.1 各题目选项频次统计 53

4.3.2 基本结论 58

4.4 相关分析 59

4.4.1 一级指标的相关性分析 59

4.4.2 二级指标的相关性分析 60

4.5 低年级和高年级学习状态比较分析 66

4.5.1 发现问题:平均值分析 66

4.5.2 验证方法一:相关分析 68

4.5.3 验证方法二:偏相关分析 70

4.5.4 验证方法三:频次描述 71

4.6 优秀生和后进生的学习状态比较分析 74

4.6.1 优秀生和后进生的基本差异分析 75

4.6.2 影响不同年级优秀生和后进生学习成绩主要因素差异分析 77

4.7 不同年级学习状态的变化——两极分化 79

4.7.1 方差和平均值比较 79

4.7.2 部分学习行为的差异分析 81

4.8 问卷调查结果反馈 83

4.9 小结 85

第5章 大学生英语学习风格影响因素的学习分析 89

5.1 研究的初衷和对象选择 89

5.2 问卷的基本情况 91

5.2.1 问卷指标体系的确立依据 91

5.2.2 问卷的调查目的 92

5.2.3 问卷的指标体系 93

5.2.4 问卷的发放 95

5.3 数据的基本统计分析 95

5.3.1 各题目选项频次统计 95

5.3.2 一级指标的相关性分析 112

5.3.3 基本结论 113

5.4 通过和未通过的同学英语学习风格差异比较分析 115

5.4.1 通过和未通过同学一级指标差别分析 116

5.4.2 通过和未通过同学二级指标差别分析 118

5.4.3 通过和未通过同学的学习风格差异t值检验 142

5.5 对未参加四六级考试同学的通过率的预测 144

5.5.1 预测逻辑 144

5.5.2 预测思路 144

5.6 问卷调查结果反馈 147

5.6.1 基本性反馈 148

5.6.2 针对性反馈 152

5.7 本章小结 154

第6章 基于学习分析的大学生英语学习诊断软件 156

6.1 软件简介 156

6.2 系统开发理念 157

6.2.1 开发背景 157

6.2.2 主要技术 159

6.3 系统需求分析 160

6.3.1 需求分析 161

6.3.2 可行性分析 163

6.3.3 软硬件基本需求 163

6.3.4 安全管理 163

6.4 系统总体设计 164

6.4.1 功能模块设计 164

6.4.2 设计流程 166

6.4.3 系统数据的存放安排 168

6.4.4 模块结构设计 171

6.5 系统详细设计 185

6.5.1 类的静态设计 185

6.5.2 功能详细设计 206

6.5.3 数据库详细设计 216

6.6 关键技术与实现 219

6.6.1 显示文章单词 219

6.6.2 单词量测试的评价算法 222

6.6.3 问卷调查的成绩查询 225

6.7 系统测试 226

6.7.1 测试目的 226

6.7.2 测试环境 227

6.7.3 测试内容 227

6.7.4 测试过程 227

6.7.5 测试报告与分析处理 234

6.7.6 测试总结 235

6.8 系统应用推广 235

6.8.1 使用推广简介 235

6.8.2 用户评价与结果分析 235

6.9 本章小结 236

第7章 启示与展望:大数据背景下学习分析的机遇与挑战 240

7.1 大数据背景下学习分析发展的机遇 240

7.2 大数据背景下学习分析发展的挑战 241

7.3 大数据背景下的学习分析举例 246

参考文献 262

附录 262

附录1.问卷 262

附录2.图录 269

附录3.表录 274