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摘要
虚拟学习是信息化社会一种重要的学习方式,如何深入地揭示学习者的交互行为并促进深度交互的开展是当前研究的焦点。针对某大学网络课程中的交互数据,构建一个由数据层、分析层和解读层形成的微观学习分析模型,基于多种学习分析技术开展社会网络分析、CMC内容分析和滞后序列分析,从学习者交互的结构形式、交互内容和交互过程三方面深入挖掘其交互特征。研究表明,该模型具有较强的操作性,有助于揭示虚拟学习社区学习者的深度交互行为,进而及时发现教学中的问题,通过激发学习者交互潜能、树立良性交互观念和适时调控交互秩序等措施开展相应干预,以不断提升虚拟社区网络学习的成效。
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