7、微观层面测量与可视化学生参与度的新方法

微观层面测量与可视化学生参与度的新方法

1. 引言

在线教育领域发展迅速，课程数量增多，先进技术得到广泛应用，在线学习者数量庞大。从传统学习模式向在线学习模式转变的过程中，学习过程的传统概念以及师生之间的传统互动等因素都需要相应转变。以往教师在教室面对面授课，如今变成了通过网页播放的教学视频或幻灯片演示。

与实体教室不同，虚拟空间难以察觉学习者的脱离状态和情绪，如无聊和压力。学生在虚拟空间留下的行为数据成为其学习参与度的记录，成绩也仅通过分数体现。近年来，学习者脱离学习的问题日益严重，尤其是在科学、技术、工程和数学（STEM）领域。STEM 学科的高辍学率和低分数表明学生参与度低，这阻碍了学生追求科学职业。

学生参与度被定义为学生与学习活动及学习环境其他组成部分互动的质量，由行为、认知和情感三个维度的参与度动态构成。有充分证据表明，学生参与度与学业成绩密切相关，还与学生流失、留存、动机和机构成功有关。编程教育是 STEM 高等教育的重要一步，但编程课程的辍学率高，学生学习困难。

传统和现代的学生参与度测量方法主要是在学期末通过大型调查工具进行回顾性数据收集。一些新方法仅关注学生的行为方面，无法提供及时数据或仅基于单一行为维度推断参与度。在线学习环境虽能记录学生参与度，但缺乏及时信息，尤其是在 STEM 领域。为解决这一问题，我们提出微观层面的参与度测量方法，结合系统层面的行为数据和学生自我报告的数据，涵盖认知和情感维度，以扩展学习分析（LA）的应用。为此，我们设计并开发了一个参与度数据捕获模块，可集成到在线学习环境中。

2. 技术现状

参与行为可从行动、行为、情感和认知等方面定义，反映个体与环境的互动。学生参与度由行