68、微级学生参与度数据捕获系统的设计

微级学生参与度数据捕获系统的设计

在当今的教育领域，了解学生的参与度对于促进学生成功至关重要。传统的学生参与度调查方法通常是在学期末使用冗长的问卷进行回顾性数据收集，但这种方法存在一些局限性。随着虚拟学习环境（VLE）中数据量的增加，学习分析（LA）成为了研究的热点，但大多数LA研究主要关注行为数据，而忽略了学生的主观感知。因此，有必要重新思考如何及时、有效地测量学生的参与度。

1. 学生参与度的测量

学生参与度调查一直是测量学生在学校和大学中参与情况的常用方法。这些调查通常在学期末或学年末进行，收集的自我报告数据具有回顾性。虽然这些问卷全面且冗长，能够涵盖较大范围的参与度，包括课外活动、师生关系和校园支持环境等，但它们也存在一些缺点。

常见的学生参与度调查工具包括：
- 国家学生参与度调查（NSSE） ：使用超过100个问题，涵盖从主动协作学习任务到师生互动等广泛的数据。
- 信心与怀疑问卷（CDQ） ：仅关注学习的情感维度，使用笑脸来衡量情绪。
- 元认知意识清单（MAI） ：专门关注学习的认知方面。
- 学习动机策略问卷（MSLQ） ：侧重于动机而非直接的参与度。

研究表明，在113项参与度研究中，77%从行为参与的角度进行操作化，43.4%和40.7%的研究分别使用了一些认知和情感指标。此外，43%的研究只使用了一个维度，只有约21%包含了所有三个参与维度。这表明加强多维度参与度测量具有很大的潜力。

在学生参与度研究中，自我报告数据是测量参与度