丁继红
- 作品数：9 被引量：260H指数：6
- 供职机构：浙江工业大学教育科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省哲学社会科学规划课题浙江省教育科学规划课题更多>>
- 相关领域：文化科学哲学宗教一般工业技术金属学及工艺更多>>
- 教育4.0全球框架:未来学校教育与模式转变--世界经济论坛《未来学校:为第四次工业革命定义新的教育模式》之报告解读被引量：128
- 2020年
- 伴随着第四次工业革命的到来,教育系统与全球经济社会的现实需求越来越脱节,需要一个新的教育框架和模式以培养符合未来社会需求的人才。在2020年1月世界经济论坛(World Economic Forum)发布的《未来学校:为第四次工业革命定义新的教育模式》之报告中,描述了教育4.0的全球框架、特征和方法,以案例方式展现了向教育4.0过渡的16所学校的教育模式。这一《报告》对我国的教育决策者和学校领导具有五个方面的启示:把握第四次工业革命和教育4.0的内在联系,达成教育4.0共识;利用新技术构建全新、动态的未来学校形态;构建创新创造、技术技能、人际交往和全球公民意识四维能力的人才培养体系;创新学习范式、教育场域、教学方法和学习方式;加强学校与社会相关子系统的合作关系,提高教师的职业核心素质,加快融入教育4.0,迈向未来学校。
- 王永固许家奇丁继红
- 关键词：教育模式个性化学习智能教育
- 融合专家分类与情境语义标注的学习资源表征方法被引量：2
- 2019年
- 学习资源特征属性的全面提取与准确表征,是在智能学习环境下提供个性化、情境式学习服务的前提。有效、规范的学习资源表征方法,能涵盖资源的内容特性,标识其适用情境,支持语义关联、内容聚合和情景推荐,适应情境化和协作性的学习需求。构建自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,有利于学习资源特征的准确提取和关系聚合。具体而言,要实现对学习资源特征多视角、多层次的揭示和表征,需要在剖析不同学习资源表征方式的特征基础上,以专家分类元数据为框架,结合用户情境语义协同标注的学习资源表征方式,引入社会网络分析方法,梳理、重构学习资源特征的语义关系和层次结构,形成自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,以达到用户协同和情境融合。实验研究也验证了该方法的有效性。这为探索融合专家、用户多视角对学习资源的内容特征和情境内涵表征,提供了新的思路。
- 丁继红罗寒刘华中王永固
- 影响教育资源选择的学习者模型构建被引量：13
- 2017年
- 为全面描述学习者特征以满足自适应学习和精准化服务需求,首先,在梳理学习者模型相关文献的基础上,归纳出影响学习者资源选择偏好的候选因素;再采用德尔菲法抽取影响学习者资源选择偏好的核心因素及其相互关系;最后,通过构建邻接矩阵和可达矩阵,利用解释结构模型方法(ISM)对影响学习者资源选择偏好的核心因素进行层级划分,绘制了因素间的ISM逻辑层次关系图。据此构建了包括学习者偏好特征、认知行为、学习情境特征和学习策略及动力特征的学习者模型,进而实现对学习者的多维度、全方位描述。
- 丁继红刘华中
- 关键词：学习者模型个性化教育开放教育
- 大数据环境下基于多维关联分析的学习资源精准推荐被引量：28
- 2018年
- 从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者—资源"融合张量,依据多维关联分析原理,采用高阶奇异值分解算法挖掘学习者和资源的关联关系,实现学习者和资源之间的精准匹配。通过9组不同规模数据的对比实验,发现多维关联分析方法的推荐性能均优于在推荐领域成熟应用的协同过滤算法,并且随着数据规模增大,其推荐性能愈优。多维关联分析方法有利于大数据环境下个性化学习资源精准推荐,提升在线教育质量和个性化学习效果。
- 丁继红刘华中
- 关键词：大数据个性化学习
- 深度学习中的学习者认知网络和动机策略分析——旨向深度学习的U型翻转教学效果研究被引量：26
- 2019年
- 深度学习关注学生知识迁移和学习体验,构建旨向深度学习的U型翻转教学模式,旨在通过认知网络分析探究学生的认知差异,继而探索高、中、低分组学生在作品质量、动机策略和自我效能感上的差异。研究发现:(1)在学习效果方面,实验组学生认知网络更丰富复杂,反映实验组认知水平更高、认知结构更广,再结合作品分析发现,高、中分层次实验组明显优于控制组,低分层次实验组高于控制组,但差异不显著;(2)在动机策略方面,高、中、低分层次实验组学生的学习态度、学习动机、合作学习显著优于控制组学生,其中,在自我效能感维度,实验组学生优于控制组学生,但在高、低分层次实验组与控制组不存在显著性差异。研究结果表明:旨向深度学习的U型翻转教学能有效激发学生动机,拓展认知并促进知识迁移,提供良好的学习体验,该学习模式为培养学生深度学习的能力提供借鉴。
- 丁继红
- 关键词：教学模式
- 深度学习支持的程序设计实验课在线教学模型被引量：4
- 2021年
- "一带一路"大大促进了我国高校教育的国际化进程,而突如其来的新冠肺炎疫情给高校留学生授课带来巨大冲击,对师生互动程度要求高的程序设计类实验课程影响尤为严重。该研究以疫情期间留学生在线程序设计实验课教学为例,利用前沿的深度学习技术,拟解决教学中学习状态监测、质量评价、个性化推荐等关键任务。针对直播互动加学生自主演练的授课模式,通过采集学生学习行为和上机监控数据,运用人工智能深度学习技术提出了一体化的智能教学模型,并利用PyTorch框架搭建个性化的教学平台,构建了一套有效的程序设计实验课教学模型。
- 谭敏袁杨明冯建文丁继红
- 关键词：程序设计实验教学在线教育留学生教育
- 虚拟仿真实验学习行为分析被引量：25
- 2017年
- 虚拟仿真实验平台利用计算机技术模拟实际操作场景,在工程实践教学中得到了广泛应用并取得了卓越成效。分析学生在虚拟仿真实验平台上的学习行为,探究学习行为与学习成就之间的潜在联系,对于发现个体差异、理解认知过程和提高工程实践教学效果均有重要意义。本研究以"数字电路"虚拟仿真课程为例,基于虚拟仿真实验平台记录的学生学习行为数据,采用统计、相关分析等方法,对虚拟仿真实验环境下学生学习行为特征进行定量分析,并采用回归分析法探讨了虚拟仿真实验环境下学生学习行为与学习成绩之间的关联,以期为教育教学提供一定参考。研究结果表明,在课程的大部分学习行为上学习者之间均存在着差异,且学习者Diagram、FSM、Properties、Study、Text Editor五种学习行为参与程度与学习成绩存在显著的正相关关系。其中,Properties是影响学习成绩的主要因素,教师可以根据Properties学习行为参与频次在一定程度上预估学生最终取得的学习成绩并及时进行干预。
- 江波高明丁继红王小霞李万健
- 关键词：工程教育实践教学
- 应用微视频教学提高留守儿童学业成绩的案例研究——以某乡镇中学八年级学生生物课程为例
- 2022年
- 目前,农村教学模式基本都是采用传统授课方式进行教学,很少教师利用微视频融入课堂教学。文章在研究乡镇学校留守儿童学习现状的基础上,采用了微视频教学,旨在提高留守儿童的学习兴趣和学业成绩。本研究采用准实验研究方法,以微视频为实验变量进行教学试验,借助“乐乐课堂—天天练”平台中的微视频帮助学生学习初中生物。研究发现,应用微视频教学能有效提高学生的学习兴趣,激发学习动机,培养自主学习的能力,提高学业成绩。
- 陈晓娅李潇潇左伍衡丁继红
- 关键词：留守儿童
- 数据驱动的教师网络研修社区数字画像构建与应用--基于“浙江名师网”的数据分析被引量：35
- 2020年
- 数字画像是大数据助力精准教研的决策工具。目前,教师网络研修社区的经典评价方法存在可靠性、效用性和导向性偏弱等问题。对此,首先采用基于数据科学的大数据驱动研究范式,基于“浙江名师网”235个教师网络研修社区的样本数据集,采用主成分分析法提取研修社区的研修资源和研修活动的主特征,包括交互生成类资源、名师精品类资源、教学实践类活动和教学反思类活动。然后,基于教师研修社区的数字画像模型,选择“浙江名师网”中的100个研修社区作为应用测试数据集,进行聚类分析,发现研修社区存在三种特征类型及其运行模式,包括潜能成长型、特长发展型和全能突出型;再进行逐步回归分析,发现三种类型研修社区的研修成效影响因素,并生成相应干预策略。最后,设计教师网络研修社区的数字画像原型,验证其感知有用性、感知易用性和使用态度。最终研究结果有助于发挥数字画像的评价决策功能,帮助网络研修社区负责人精准施策,以提高研修社区的研修成效。
- 王永固陈俊文丁继红王会军莫世荣
- 关键词：数据驱动
