作者:S·亚当斯贝克尔; M·卡明斯; A·戴维斯; A·弗里曼; C·霍尔给辛格; V·安娜塔娜额亚婻; 殷丙山; 高茜; 任直; 刘鑫驰; 曹红岩; 王济军; 赵广元; 邵恒 期刊:《开放学习研究》 2017年第02期
《新媒体联盟地平线报告:2017高等教育版》由美国新媒体联盟与美国高校教育信息化协会学习促进会协作完成。来自5大洲22个国家的78位不同角色的专家选择了最有可能影响今后五年(2017—2021)技术规划和决策制定的六项主要趋势、六个关键挑战和六种重要技术,详细阐释了共18个主题的内容。本年度报告将18个主题内容分为六个元分类,并对每个内容进行元分类标注。从2017年的报告当中,我们既能够见到"混合式学习"、"自适应性学习"...
作者:刘立云 期刊:《中国信息技术教育》 2018年第13期
本文主要对国内近五年的自适应学习技术的相关文献进行了分析研究,重点探讨了对该技术的研究分析在如今的社会环境下的必要性,以及国内知名学者对该技术及相关系统和平台的不同理解,并整理分析得出国内对该技术的普遍理解,作者还分析了该技术在教育领域的应用情况,并在此基础上得出国内自适应学习技术在教育领域面临的挑战。
本文包含三部分:第一部分阐述了教学与自适应学习技术(也称自适应学习系统)的内涵及起源;其余两部分分别对这两种技术作了进一步的深入探讨。其中,第二部分是教学的理论基础、应用效果和未来发展;第三部分是自适应学习系统的实施、分类、应用环境和今后研究方向。
作者:董晓辉; 杨晓宏; 张学军 期刊:《电化教育研究》 2017年第02期
自适应学习技术具有改变游戏规则、促进学生个性化学习的潜力,但目前仍处在研究、开发及试点项目阶段。因此,有必要对自适应学习技术及其应用进行深入分析,以期对未来自适应学习技术的研究和应用提供借鉴。本研究通过内容分析法,对国内外2000年至2015年自适应学习技术相关的重要文献进行了梳理和分析,研究结果对自适应学习技术是实现个性化学习的有效途径提供了重要依据,同时发现:自适应学习技术涉及广泛,但应用领域基本趋...
随着自适应学习技术、学习计算、机器学习等先进学习分析技术的逐步成熟,以改善学习体验和促进学生个性发展为目标的个性化学习路径,有了可实现的契机.为此,通过对数据集驱动下的学习工程学研究范式的解读,揭示了数据分析对学习理论和技术增强下的学习材料的应用价值.之后,对个性化学习服务的实施阶段和外部新技术支持进行了阐述,对基于学习行为数据的个性化学习特征进行解析,并进一步设计了基于数字化学习环境下的学习者数据肖像...