计算机支持的协作学习效果评价研究

计算机支持的协作学习效果评价研究

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时间:2019-05-16

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1、摘要飞速发展的现代教育技术,尤其是以多媒体和网络技术为代表的现代信息技术在教育领域的广泛应用,使计算机支持的协作学习越来越受重视,其评价问题也日益突出。目前国内针对计算机支持的协作学习评价问题进行的研究不多。大多数研究没有很好地结合协作学习的特殊性,未形成一套完整的协作学习评价基本标准,导致评价不科学、评价信息不完整和不全面等问题。如何科学、全面、客观地评价学习者协作学习效果,为计算机支持的协作学习提供强有力的支持是一项需要长期且深入研究的课题。计算机支持的协作学习效果评价是一项复杂的、多元性的综合评价,包括学习者个人学习效果评价和协作组学习效果评价,本文重点研究学习者个人学习效果评价。主要

2、针对计算机支持的协作学习评价指标体系和评价模型进行了深入研究。本文建立了一套评价指标体系,并把可拓评价法引入到计算机支持的协作学习效果评价中,构建了计算机支持的协作学习效果评价可拓模型,该模型为计算机支持的协作学习效果评价提供了一种新的思路和途径。本文介绍了相关概念,阐述了计算机支持的协作学习的五个组成要素及特点在此基础上,分析了计算机支持的协作学习效果评价的特点及功能,并对发展性评价的基本理念、层次分析法和可拓评价法等研究理论基础进行了分析。发展性评价是以促进学生全面发展为根本目的的学习评价理念,发展性评价理论的推广应用是当前中国教育评价改革的重点。层次分析法和可拓评价法的应用使计算机支持

3、的协作学习效果评价朝着更加客观、简易和科学的方向发展。开展评价活动必须要建立科学合理的评价指标体系。本文认为计算机支持的协作学习效果评价指标包括认知领域的评价指标和情感领域的评价指标,本文着重讨论的是情感领域的评价指标。结合计算机支持的协作学习的特点,在计算机支持的协作学习效果评价中,提出认知领域的评价目标由评价者根据具体学科制定,主要评价学习者的学习成果;情感领域的评价目标是学习者的学习态度、交流与协作能力和知识管理技能等。由此制定了包括学习态度、交流与协作能力、知识管理技能、测试成绩等4个一级指标及12个二级指标的计算机支持的协作学习效果评价指标,其中二级指标为协作学习者在每类学习行为中

4、的具体表现。评价指标既考虑了学习效果评价的有效性,又具有可操作性。为减少决策错误的风险,使指标权重的制定更加客观,评价活动更加科学公正,本文采用层次分析法为各项指标确定权重,经一致性检验,本文中各判断矩阵具备一致性,各项指标权重确定均在可接受范围内,指标权重的设置比较合理。本文采取过程性评价与总结性评价、定量评价与定性评价相结合的方案,力求使评价客观全面。为了将定性评价和定量评价有效结合起来,本文把可拓评价法应用到计算机支持的协作学习效果评价中,构建了计算机支持的协作学习效果可拓评价模型。可拓评价法是一个多性能指标体系的评价方法,科学规范、简便易行、应用面广,对定量指标、定性指标都适用。可拓

5、评价法通过引入关联函数概念,由关联函数来确定待评对象相对各等级的关联度。本文构建的评价模型中的关联函数可以在评价对象和评价标准之间建立起非常精确的数学关系,不仅可以区分出评价对象的等级,而且还可以在同一等级中有数值上的精确刻画,充分反映出评价对象贴近评价标准的程度,从而获得可比的评价结果。根据评价结果,可对教学者提供评价反馈,以帮助学习者认清存在的问题及其症结所在,从而提高学习效果。本文还使用微软公司开发的基于P2P技术的协同软件工具Groove构建协作学习环境,并进行了实验。依据本文设计的评价方案对个人协作学习效果和实验组学习效果进行了评价,并利用SPSS软件对实验数据进行分析。实验数据检

6、验表明:本文设计的计算机支持的协作学习效果评价方案有效,评价指标体系合理。关键字:计算机支持的协作学习;层次分析法;可拓评价法;多元评价lIAbstractHighlydevelopedmodemeducmiontechnologyandwidelyappliedmoderninformationtechnologymadeeducationviaintemetbecomeanimportantteachingmethodandteachingsystem.Computer-SupportedCollaborativeLearning(CSCL),asanewtypemodeofnetwor

7、keducationfNE),anditsevaluationarepaidmoreandmoreattention.TherearefewresearchesinevaluationofCSCL.MostofthemneglectpersonalityofCollaborativeLearning;andnotformingallintegratedindexsystem,theevaluationisno

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