王琦
- 作品数：12 被引量：104H指数：4
- 供职机构：北京师范大学教育学部更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究重大课题攻关项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 从学习元看微课评价的设计被引量：20
- 2013年
- 对微课的评价需要在体现其自身特征的同时还要体现网络学习评价的特征。
微课来源于现实的课堂教学，是在微型资源的基础上附加教学服务小型化课程，由微型资源、学习活动、学习评价和认证服务四大部分构成，如图1所示。微课中的学习资源称之为“微型资源”，微型资源为学习者呈现短小、精悍的学习内容，是传递知识的主要部分。微课所讲授的内容呈“点”状、碎片化，这些知识点，可以是知识解读、问题探讨、重难点突破、要点归纳；也可以是学习方法、生活技巧等技能方面的知识讲解和展示。每个微课中都嵌有学习活动，这些活动促进了知识建构和学习者与微课的交互。
- 王琦余胜泉
- 关键词：网络学习评价学习资源知识点课堂教学教学服务
- 社交媒体对大学生读研自我效能感的影响研究——以社会资本为视角被引量：3
- 2014年
- 社会资本对农村家庭首代大学生、城市家庭首代大学生和非首代大学生的读研自我效能感存在不同影响。通过文献整理,建构社会资本视野下社交媒体对大学生读研自我效能影响的量表,该量表主要包括四部分内容:人口统计学因素、结构性因素、直接社会关系网络和延伸网络。研究结果发现:年级、父亲职业和父母支持对农村家庭首代大学生的读研自我效能感有显著影响;母亲受教育程度对于城市家庭首代大学生的读研自我效能感有显著影响;年级、朋友支持和通过在线和社交媒体获得的信息对非首代大学生读研自我效能感有显著影响。
- 朱高侠王琦崔振锋江丰光安涛
- 关键词：社会资本社交媒体自我效能
- 翻转课堂中促进深度学习的教育内容策展模式被引量：32
- 2019年
- 文章基于翻转课堂教学模式、促进深度学习相关方法、内容策展等方面的研究成果,设计了翻转课堂中促进深度学习的教育内容策展模式,并进行了此模式的教学应用。该模式的深度学习效果和满意度测量结果显示:该模式对于促进学生的深度学习效果较好,学生对该模式的满意度也相对较高。该模式的提出和实证研究,对于翻转课堂中促进深度学习发生的理论研究和实践参考均具有积极意义。
- 彭燕王琦余胜泉
- 关键词：教学应用
- 大学生21世纪技能影响因素研究
- 2014年
- 随着计算机和网络技术的不断发展,新的知识和信息呈现指数增长的趋势,这既给大学生带来了不断提升自身能力的机会,又为大学生适应社会的发展带来了挑战。培养21世纪技能是大学生应对挑战的利刃,尤其是创造性思维、协作交流能力以及信息、媒介和技术素养。了解学生的个体因素和社会因素中有哪些会促进这些能力的培养对于有效地大学培养计划至关重要。通过对北京师范大学247名本科生、研究生的研究发现:个体因素中的性别和学科会对三方面技能有显著影响,男生在各个方面均优于女生,但值得注意的是文科生三方面能力均优于理科生;而社会因素中母亲学历与三方面能力呈正相关;与此同时,大学生的三方面技能存在显著的相关性,因此在培养过程中需要综合考虑。
- 王琦朱高侠
- 关键词：创造性思维
- 文本分析工具——缩短从数据收集到教学干预的周期
- 2019年
- 如何迅速地从学习者数据中自动推断学习者的需求并提供学习支持,是学习分析领域中的一个重要研究问题。在对话分析这一子领域里,机器学习可被用于非结构化的文本数据,为教育应用提供有价值的计算模型。这一领域的大部分研究关注英文文本的分析。而本文所介绍的文本数据架构工具DiscourseDB和文本挖掘和建模工具LightSIDE也能够收集中文文本数据,以及对中文文本数据进行分析和建模,进而对中文在线讨论学习提供实时的支持。
- Carolyn RoseChris Bogart王旭江师雁李艳燕李艳燕王琦
- 关键词：文本分析机器学习模型教学干预情感交互中文分词数据收集
- 教育大数据促进精准教学与实践研究--以“智慧学伴”为例被引量：36
- 2020年
- 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。
- 刘宁王琦徐刘杰余胜泉
- 关键词：个性化学习
- 作业社会化批阅工具的设计、开发与评估被引量：1
- 2017年
- 传统教学中作业批阅以全批全改和精批细改为主,造成了教师批阅压力大、作业反馈不即时、评价结果缺乏针对性、不利于开展过程性评价问题。自评、同伴互评一定程度能减轻教师批阅压力,但质量不能保证。本研究针对上述问题,提出了作业社会化批阅方法,将作业批阅权限公开化,充分利用社会化批阅专家、家长、学生的力量和社会化批阅系统中内置的批阅可信度保障模型,在保证作业批阅结果准确性基础上,降低教师的批阅压力、促进作业反馈的即时性、个性化,进而推动作业过程性评价和学生学习效率提升。在社会化批阅理念指导下本研究访谈了教师作业批阅需求,并基于学习元平台设计和开发了作业的社会化批阅系统并选取了PPT的使用课程进行实验,结果表明,作业进行访谈社会化批阅系统具有较好的实用性和易用性,其批阅结果也与教师批阅结果存在较大一致性,从而验证了作业社会化批阅方法具备实践价值。
- 王琦余胜泉
- 基于在线同伴互评的数字故事教学应用被引量：8
- 2018年
- 面对数字故事教学过程中缺失过程性支持、缺乏社会性意义建构的问题,研究采用行动研究法,利用在线同伴互评实现数字故事教学全过程的数据记录、分享与评价,在活动实施过程中及时调整、优化和完善数字故事的设计与制作,提高数字故事教学的效率、效果和效益。从实践结果上看,基于在线同伴互评的数字故事教学模式将成为文科领域进行创客教育的一种有益尝试;新形态的数字故事教学模式将多元写作与同伴互评有机融合,能够提高学生数字故事创作的水平和自我效能感;数字故事教学模式的顺利开展需要进行策略设计,包括互评培训、脚手架支持、可视化分析和群体动力支持。本研究为深入推进数字故事教学应用提供了新的途径和有价值的应用案例。
- 汪晓凤王琦李智妍
- 关键词：数字故事信息技术与课程整合
- 数据驱动的学校疫情预测模型的构建研究被引量：1
- 2020年
- 近年来,北京市多次暴发流行性疾病,造成多次区域性停课事件。本文从数据角度出发,利用已有数据对学校学生的生病人数进行预测,以作案例研究。本研究以北京某小学一年的数据作为训练样本和测试样本,利用人工神经网络构建了学校疫情预测的模型,结果表明,该模型可以有效预测学生生病人数及变化趋势,避免人为因素的干扰。
- 赵荟宇王琦崔占
- 关键词：人工神经网络疫情
- 人工智能技术支持的教育领域内容自动生成框架设计被引量：1
- 2019年
- 人工智能技术的发展将深深影响教育行业,当下教育环境中传统教学手段和教学方式难以满足学生个性化的学习需求,不能适应未来数据驱动教学等新型的教学方式。本文从技术的角度出发,梳理了人工智能技术在内容自动生成方面成功的应用案例,分析了教育领域内容自动生成方面的潜在需求,并建立了教育领域的内容生成服务框架,最后通过在线评论的自动评价,有效性地对该框架的可行性进行了论证.
- 王琦季尚鹏
- 关键词：学习者模型知识点个性化学习学习者特征个性化作业
