基于学习分析的在线学生支持 社会科学 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蔚蓝书店

出版社： 中央广播电视大学出版社

ISBN：9787304082864

商品编码：12419184128

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	基于学习分析的在线学生支持 社会科学 书籍
作者：	李爽著
定价：	68.0
出版社：	中央广播电视大学出版社
出版日期：
ISBN：	9787304082864
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装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书包括：“互联网+”时代的挑战与机遇，在线学生支持内涵重构与实践创新，在线学生特征与数据表征，基于交互分析促进社会性学习，基于学习过程的电子化评价，个性化辅导与支持。

《聚焦互联：在线学习环境下的个性化学生赋能》 内容概述： 本书深入探讨了在日益普及的在线学习背景下，如何运用以学习分析为核心的技术和方法，为社会科学领域的学生提供更精准、更个性化、更有效的支持。它并非一本介绍具体学科知识的教材，而是一部聚焦于“学习者”本身，以及如何通过技术手段优化学习体验、提升学习成效的指导性著作。书中将理论与实践相结合，旨在为教育工作者、学习设计师、技术开发者以及所有关心在线教育质量的人们提供一套全新的视角和可操作的策略。 本书的独特价值： 在这个数字时代，在线教育已经从一种补充形式发展成为许多学生主要的学习途径。然而，在线环境所带来的挑战也日益凸显：学生容易感到孤立，学习进度难以被有效追踪，个性化需求难以得到满足， dropout 率也成为一个不容忽视的问题。本书正是基于这些痛点，提出了一套以“学习分析”为驱动的解决方案。我们相信，通过对学生在线学习过程中产生的大量数据进行科学的分析，能够揭示学生行为、偏好、困难和潜力，从而实现前所未有的个性化支持，最终赋能每一位在线学习者。 第一部分：理解在线学习生态系统与学习分析的基石 第一章：重塑学习疆界：在线教育的机遇与挑战 在线教育的演进与现状：从M OOCs到混合式学习，再到完全在线学位项目，梳理在线教育的发展脉络。 在线学习的独特优势：灵活性、可访问性、资源丰富性，以及如何最大化这些优势。 在线学习的固有挑战：学生参与度下降、社交孤立感、技术障碍、评估的有效性、个性化支持的缺失。 社会科学领域在线学习的特殊性：社会科学学科的学习过程往往涉及批判性思维、论证构建、案例分析、合作讨论等，这些在在线环境中如何被有效支持和评估？ 学习分析：定义、范畴与发展。学习分析并非仅仅是数据的收集，而是对学习者及其学习环境进行数据驱动的洞察，并据此采取行动。 第二章：学习分析的理论框架与技术基础 主要学习分析理论流派： 行为主义视角： 通过追踪可观察的学习行为（如登录频率、作业提交次数、论坛发帖量）来预测学习成果。 认知主义视角： 关注学习者的认知过程，通过分析他们与学习内容的互动方式（如点击模式、阅读时长、搜索关键词）来理解其知识构建过程。 建构主义视角： 强调学习者的主动参与和知识的社会建构，关注协作学习、讨论参与度、同伴互评等数据。 情境学习理论： 学习发生于特定情境之中，学习分析如何捕捉和解读这些情境因素（如时间压力、学习资源的可获得性）对学习的影响。 学习分析的关键技术： 数据采集技术： 学习管理系统 (LMS) 日志、在线互动工具（论坛、聊天、视频会议）、在线评估系统、学生问卷调查等。 数据存储与管理： 数据仓库、数据库设计、数据隐私与安全考量。 数据分析方法： 描述性统计、探索性数据分析 (EDA)、预测模型（回归、分类）、聚类分析、文本挖掘、网络分析等。 可视化技术： 数据仪表盘、报告生成，如何将复杂数据转化为易于理解的洞察。 第三章：社会科学学习者的数据画像：从数据到洞察 社会科学学习者的典型学习行为模式： 主动学习者： 积极参与讨论，主动寻求额外资源，按时完成作业并反复修改。 被动学习者： 仅完成最低要求，参与度较低，依赖教师指导。 挣扎型学习者： 提交作业延迟，成绩不稳定，表现出明显的学习困难迹象。 潜在高潜力学习者： 初始表现平平，但具备高度的求知欲和潜力，需要适当的引导。 关键数据指标的解读： 参与度指标： 登录频率、学习时长、内容访问次数、论坛发帖/回复数、讨论组参与度。 表现指标： 作业提交率、作业分数、测验成绩、期末考试成绩。 互动指标： 与教师的互动频率、与同学的互动频率、使用学习资源的种类和频率。 情感与态度指标： 通过问卷、论坛情绪分析等方式间接捕捉（需谨慎解读）。 构建个性化学习者画像：整合多维度数据，形成对每个学生学习状态、优势、劣势、偏好和潜在风险的全面认知。 第二部分：赋能在线学习者：学习分析驱动的支持策略 第四章：早期预警与干预：识别并帮助处于风险中的学生 基于学习分析的风险识别模型： 低参与度预警： 识别登录频率低、学习时长短、内容访问少、讨论参与度为零的学生。 学业表现下滑预警： 识别近期作业或测验成绩显著下降的学生。 互动缺失预警： 识别几乎不与教师或同学互动，缺乏社会连接的学生。 时间管理困难预警： 识别作业提交延迟、反复出现的“最后时刻”提交行为的学生。 设计有效的干预措施： 个性化提醒与鼓励： 系统自动发送个性化邮件或通知，提醒学生关注进度，提供学习资源。 主动联系与辅导： 教师或助教主动联系高风险学生，进行一对一沟通，了解困难，提供针对性指导。 学习策略指导： 提供如何有效进行时间管理、如何提高在线参与度、如何进行有效笔记的资源和指导。 同伴互助机制： 鼓励高年级学生或学习成绩优秀的学生成为学习伙伴，提供支持。 第五章：个性化学习路径与内容推荐 分析学生学习风格与偏好： 视觉型、听觉型、动觉型学习者： 分析他们对不同媒体格式（视频、音频、文本、交互式模拟）的学习偏好。 独立学习者与协作学习者： 分析他们在独立完成任务和参与小组活动中的表现。 概念理解型与技能应用型学习者： 分析他们在理解抽象概念和解决实际问题中的侧重点。 基于学习分析的自适应学习系统： 内容分级与难度调整： 根据学生的掌握程度，推荐不同难度或深度的学习材料。 资源推荐引擎： 根据学生的兴趣、学习风格和当前遇到的问题，推荐相关的视频、文章、案例研究、在线工具等。 练习题与评估的个性化： 为不同学生生成定制化的练习题，帮助他们巩固薄弱环节。 社会科学领域的应用实例： 推荐相关的社会学理论家文章给对某一概念感兴趣的学生。 推荐历史事件的纪录片给偏好视觉化学习的学生。 引导倾向于合作学习的学生参与线上案例分析小组讨论。 第六章：提升学生参与度与社区建设 学习分析如何洞察参与度瓶颈： 识别参与度低下的论坛主题或讨论活动。 分析哪些学习内容最容易激发学生的讨论热情。 评估不同互动形式（文字、语音、视频）对学生参与度的影响。 促进积极互动与社区归属感： 设计引发思考的讨论题： 基于课程内容和学习分析结果，设计更具挑战性和开放性的讨论话题。 强化教师在论坛中的引导作用： 教师适时介入，引导讨论方向，回应学生疑问，点评优秀发言。 引入同伴互评机制： 鼓励学生互相审阅作业、论文，提升批判性思维和协作能力。 利用社交媒体工具： 探索在安全和适宜的环境下，利用社交媒体平台促进学生间的非正式交流。 虚拟学习空间的设计： 创造更具吸引力和互动性的在线学习环境，如虚拟教室、讨论咖啡馆等。 第七章：反馈的有效性与闭环改进 实时反馈与形成性评估： 自动化的反馈系统： 针对客观题、编程题等，提供即时反馈。 教师主导的形成性反馈： 结合学习分析数据，为学生提供更具针对性的写作、论证等方面的反馈。 利用学习分析优化反馈内容： 分析哪些类型的反馈最能帮助学生理解错误，改进学习。 识别学生对反馈的反应模式，调整反馈的频率和形式。 构建学习过程的反馈闭环： 学生根据反馈进行调整和改进。 教师根据学生反馈后的学习表现，进一步调整教学策略和支持方法。 学习分析系统持续收集数据，优化预警模型和推荐算法。 第三部分：实施与伦理考量：将学习分析转化为教育实践 第八章：学习分析工具的选择与实施策略 评估现有学习分析工具： LMS内置功能、第三方插件、独立分析平台。 考量工具的功能性、易用性、成本、数据安全和隐私保护。 规划与实施学习分析项目： 明确目标与预期成果。 数据收集与整合计划。 人员培训与技能发展（教师、技术人员）。 小规模试点与迭代优化。 与IT部门、教务部门的协同合作。 第九章：伦理、隐私与数据安全：负责任地运用学习分析 数据隐私的挑战与应对： GDPR、FERPA等相关法规的遵循。 匿名化、去标识化技术。 明确的数据使用政策，告知学生数据收集的目的和用途。 数据安全保障： 访问控制、加密技术、安全审计。 防止数据泄露和滥用。 算法的公平性与透明度： 避免算法偏见对特定群体学生造成不公平对待。 在可能的情况下，向学生解释分析结果的生成逻辑。 人类干预的重要性： 强调学习分析是辅助工具，而非替代教师的判断和人际互动。 警惕过度依赖技术，忽视教育的“人文关怀” aspect。 第十章：未来展望：学习分析与人工智能在在线教育中的融合 AI在学习分析中的潜在应用： 更高级的自然语言处理（NLP）用于分析学生写作和讨论。 机器学习用于更精准的预测模型和个性化推荐。 智能辅导系统 (Intelligent Tutoring Systems, ITS)。 深度个性化学习的未来图景： 完全自适应的学习环境，能够实时感知并响应学生的需求。 学习者数据的跨平台互通与应用（在确保隐私的前提下）。 教育工作者角色的转变： 从知识传授者转变为学习引导者、数据解读者和个性化支持者。 挑战与机遇并存： 技术发展的伦理和社会影响。 持续的研究与实践创新，以更好地服务于每一位在线学习者。 结论： 《聚焦互联：在线学习环境下的个性化学生赋能》旨在成为一本实践指南和理论参考，帮助教育界更好地拥抱学习分析的潜力，为社会科学领域的在线学习者构建一个更具支持性、更富成效的学习环境。我们相信，通过数据赋能，每一个在线学习者都能找到属于自己的成功之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度简直让人叹为观止，它就像一把精密的钥匙，打开了我们对当代高等教育中“看不见的支持系统”的认知黑箱。作者没有停留在泛泛而谈的“学生关怀”层面，而是扎根于数据驱动的视角，清晰地阐述了如何利用学习分析（Learning Analytics）来构建一个真正能预见并介入学生困境的支持框架。我特别欣赏其中对“早期预警信号”识别模型的构建过程的细致描述，这部分内容绝非教科书式的理论堆砌，而是融合了实际案例和统计学原理的深度剖析。它教会我们如何从海量的学习活动数据中，提炼出具有预测价值的指标，并且更关键的是，这些指标是如何被转化为可操作的支持策略的。例如，书中对不同学科（如人文社科与STEM领域）在学习行为模式上的差异化分析，展示了支持系统设计中“个性化”的真正含义，避免了“一刀切”的无效干预。读完之后，我对于如何设计一个既尊重学生自主性又不失前瞻性干预的在线支持生态系统，有了豁然开朗的理解。这本书的理论框架和实践指导的平衡拿捏得极其到位，是教育技术和高等教育管理者案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

读完这本专著，我深感其在方法论上的严谨与创新。它不仅仅是一本关于“如何做”的技术手册，更是一篇关于“为什么这样做是必要的”的深刻论述。作者巧妙地将教育心理学的理论基础与现代信息技术的能力相结合，构建了一个多层次的在线学生支持模型。书中对伦理考量和数据隐私的探讨，尤其值得称赞。在当前大数据盛行的时代，如何平衡效率提升与个人权利保护，是所有教育机构必须面对的难题。这本书没有回避这些灰色地带，反而提供了一套审慎的、以人为本的治理框架。对我个人而言，最受启发的是其中关于“支持的‘最后一公里’”的讨论——即如何确保技术识别出的需求，能够顺利转化为教师或辅导员的有效沟通和情感连接。这强调了技术是手段而非目的，人与人的连接才是教育支持的核心。这种对技术异化风险的警惕，使得整本书的论述更加厚重和负责任，不再是盲目推崇技术的乐观主义宣传册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其流畅，即便是对于那些初次接触学习分析概念的教育工作者来说，也保持了极高的可读性。它似乎有一种魔力，能将原本看似枯燥的统计模型和复杂的算法逻辑，转化成清晰的实践蓝图。我尤其喜欢它在描述“支持干预的反馈闭环”时的那种递进感。作者清晰地展示了：收集数据 -> 识别模式 -> 实施干预 -> 评估效果 -> 修正模型，这样一个持续优化的过程。这种迭代思维，是传统教育改革中最常缺失的一环。通过大量的图表和流程图的辅助，读者可以非常直观地理解，一个高效的在线支持系统，其实是一个动态的、不断自我优化的智能体。它不再依赖于事后诸葛亮的总结报告，而是力求在“事情发生时”就介入。对于我这种需要跨部门协调教育技术与学生服务工作的管理者来说，这本书提供了强大的沟通工具，能够帮助我向不同背景的同事阐明这一复杂系统的价值所在和运作机制。

评分☆☆☆☆☆

从宏观的政策制定层面来看，这本书也提供了极具价值的洞察力。它不仅仅关注单个学生的个体支持，更探讨了如何利用学习分析的聚合数据来优化整个课程设计和教学资源配置。例如，通过分析上千名学生的路径差异，可以清晰地揭示出哪些教学模块存在结构性缺陷，导致大量学生卡壳或流失。这种自下而上的反馈机制，是提升课程质量的强力驱动力。我所欣赏的是，作者并没有将学习分析仅仅视为一种“补救工具”，而是将其提升到了“教学设计优化工具”的高度。书中对如何根据分析结果来重构教学大纲、调整作业权重比例的探讨，展现了其深远的战略意义。对于那些致力于提升大规模在线课程（MOOCs）或混合式学习项目成功率的决策者而言，这本书提供了一套完整的、可量化的、基于证据的战略框架，指导他们如何将资源投放到最能产生积极影响的环节，从而实现教育资源的效能最大化。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的冲击，主要在于它对“学习体验”的重新定义。长期以来，我们倾向于将在线学习的支持局限于技术故障排除或简单的答疑解惑。然而，本书的视角更为宏大和精微：它将学习过程视为一个连续的行为流，其中任何一个细微的偏离都可能是未来更大困难的征兆。书中对“参与度（Engagement）”指标的分解，细致到学生在讨论区的发帖频率、阅读材料的时间分配，甚至鼠标悬停的时长，这些在以往常被忽略的“微行为”，被赋予了重要的诊断意义。这让我开始反思自己以往对学生投入度的粗略判断方式。更进一步，书中提出了一种“情境化支持”的概念，即支持的推送必须高度贴合学生当前的认知负 मुद्राओं和学习阶段，避免不必要的干扰。这种对精细化、无缝化支持体验的追求，彻底颠覆了我对传统“学生中心”理念的理解，将其推向了一个数据驱动的、更具前瞻性的高度。