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| 內容簡介： |
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数据驱动的在线协作学习分析是提升协作学习效果的重要基础，是推动在线学习变革的重要力量。本书系统梳理了学习分析的研究现状，阐释了协作学习的理论基础与研究热点，构建了在线协作学习分析模型——KBS模型，设计了面向学习者和教师的群体感知工具，分别从学习者和教师视角分析了群体感知工具对学习者学习和教师教学的支持与指导，探讨了社会调节学习在协作学习中的发生机制，展望了在线协作学习交互分析的发展趋势，为研究者刻画了协作学习分析领域的最新理论模型与研究进展，具有较强的理论价值与应用价值。
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| 關於作者： |
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李艳燕毕业于中科院计算所计算机软件与理论专业，2005年7月至2007年7月在北京师范大学教育技术学院做博士后，2007年8月至今在北京师范大学教育技术学院担任教授。李老师先后主持国家社科基金、国家自然科学基金项目、北京市教育规划重点课题、北京市重点实验室共建项目等。参与国家重大基础研究计划 973、高等学校科技创新工程重大项目培育资金等多项课题。曾经出版两部专著。Yanyan Li， et al. (Ed.)， State-of-the-Art and Future Directions of Smart Learning， Springer， 2016Maiga Chang， Yanyan Li (Ed.)， Smart Learning Environments， Springer， 2013
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| 目錄：
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第1章 绪论0011.1 学习分析的内涵及应用0011.2 学习分析的旨趣：数据驱动的教育变革0051.3 学习分析的新发展：协作学习分析008第2章 协作学习的理论基础0122.1 协作学习的相关理论0122.1.1 信息加工理论0132.1.2 社会认知理论0132.1.3 社会文化理论0142.1.4 活动理论0152.2 协作学习的分析方法0152.2.1 内容分析法0162.2.2 网络关系分析法0172.2.3 序列分析法0182.3 协作学习的研究焦点0192.3.1 协同知识建构及协作论证0192.3.2 社会调节学习0212.3.3 协作脚本的设计与应用0232.3.4 智能协作代理024第3章 协作学习分析模型的构建与应用0263.1 协作学习分析模型概述0273.1.1 协作学习分析模型0273.1.2 协作学习分析模型述评0323.2 在线协作学习分析模型的构建——KBS模型0333.2.1 在线协作学习分析模型的构建0333.2.2 KBS模型的构成维度0363.2.3 KBS模型的对象分析0383.3 KBS模型的设计与应用0413.3.1 可视化设计与结果呈现0413.3.2 应用效果讨论043第4章 在线协作学习分析工具的设计与实现0474.1 可视化学习分析工具的比较分析0474.2 学习支持工具的设计与应用0504.2.1 学习支持工具的理论基础0514.2.2 学习支持工具的设计0534.2.3 学习支持工具的功能与实现0544.3 教学支持工具的设计与应用0594.3.1 教学支持工具的理论基础0594.3.2 教学支持工具的设计0614.3.3 教学支持工具的功能模型0624.3.4 教学支持工具的功能实现064第5章 在线协作学习分析应用实践——学习者视角0685.1 在线协作学习中的学习者学习0685.2 支持方案与研究设计0705.2.1 研究问题0705.2.2 研究场景0715.2.3 研究对象0715.2.4 研究工具0715.2.5 研究过程0725.2.6 数据收集与分析0735.3 研究发现0735.3.1 群体感知工具对小组协作学习表现的影响0735.3.2 群体感知工具对不同自我调节水平的学习者的协作学习表现的影响0785.4 研究结论与教学启示0845.4.1 群体感知工具能够有效改善小组的协作学习表现0845.4.2 群体感知工具影响不同自我调节水平的学习者的协作学习表现088第6章 在线协作学习分析应用实践——教师视角0906.1 在线协作学习中的教师教学0906.1.1 在线协作学习中的教师干预0906.1.2 在线协作学习中的教师评价0916.1.3 支持教师干预的学习分析工具0936.1.4 学习分析工具对教师干预和评价的影响研究0936.2 支持方案与研究设计0946.2.1 研究问题0956.2.2 研究场景0956.2.3 研究对象0966.2.4 研究过程0966.2.5 研究工具0986.2.6 数据收集与分析1006.3 研究发现1006.3.1 学习分析工具对教师干预的影响分析1006.3.2 学习分析工具对教师评价的影响分析1036.3.3 教师使用学习分析工具的方式1056.4 研究结论与教学启示1156.4.1 学习分析工具对教师干预的影响1156.4.2 学习分析工具对教师评价的影响1186.4.3 教师对学习分析工具的接受度和建议119第7章 在线协作学习中交互分析的多元探索——社会调节学习1227.1 在线协作学习中的调节学习1237.1.1 自我调节学习的研究现状1237.1.2 社会调节学习的研究现状1257.2 研究设计与方法1287.2.1 研究场景1297.2.2 研究对象1297.2.3 实验设计1297.2.4 研究工具1327.2.5 数据收集与分析1347.3 研究发现1357.3.1 在线英语协作学习中学习者自我调节能力的特征分析1357.3.2 在线英语协作学习中学习者社会调节行为的特征分析1377.3.3 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力与社会调节行为的关系分析1457.3.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为上的差异分析1477.4 研究结论与教学启示1507.4.1 在线英语协作学习中学习者的自我调节能力的特征1507.4.2 在线英语协作学习中学习者的社会调节行为的特征1517.4.3 学习者的自我调节能力与社会调节行为的关系分析1557.4.4 具备不同自我调节能力的学习者在社会调节行为上的差异157第8章 在线协作学习交互分析未来展望——从大规模走向多模态1598.1 多模态数据的收集与分析将成为在线协作学习交互分析的重要依据1598.2 融合多特征要素的分析模型将成为在线协作学习交互分析的重要理论基础1608.3 基于群体感知的分析工具将成为在线协作学习交互分析工具的研发趋势1618.4 学习者的调节学习能力将成为未来在线协作学习领域的关注焦点1628.5 教师评价与干预将成为提升学习者在线协作学习效果的重要方式162参考文献164
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