【混合学习环境】混合学习环境是指结合线上与线下学习元素的教学模式,它融合了传统的面对面教学与现代数字化学习资源,旨在提高学生的学习效果和参与度。这种环境为学生提供了更灵活的学习路径,同时也能促进深度学习的发生。
【深度学习】深度学习是教育领域的热门话题,它强调对知识的深入理解、批判性思考、问题解决和知识迁移。在21世纪技能框架下,深度学习更注重培养学生的创新思维、批判性思维、协作能力以及沟通技巧。
【深度学习量表编制】由于对深度学习的量化评估研究相对较少,特别是针对混合学习环境下的深度学习量表,本文旨在填补这一研究空白。量表的编制遵循科学程序,包含了36个测量项目,涉及深度学习动机、投入、策略和结果四大维度,旨在全面评估大学生在混合学习环境中的深度学习表现。
【量表的可靠性与有效性】量表经过复测,Cronbach's alpha系数达到0.971,表明其内部一致性极高,同时结构方程模型(CFA)的拟合指标良好,证明这是一个高质量的测量工具,可以有效地评估混合学习环境下的深度学习情况。
【相关研究概述】关于深度学习的早期研究主要关注其概念、特征、机制和模型,而近年来则更侧重于结果导向的评估,如二元概念分析、目标分类模型和3P模型。这些方法为深度学习的评价提供了不同角度的框架,但仍然需要进一步的量化和细化以增强其操作性和实用性。
【二元概念分析】这是一种区分深度学习与浅层学习的方法,通过对比两者的特性来评判深度学习。尽管这种方法存在粗糙和操作性不强的问题,但它为后续研究提供了理论基础。
【目标分类模型】该模型基于布鲁姆的教学目标分类理论,结合比格斯的SOLO分类法,旨在构建一个涵盖认知、思维、技能和情感四方面的深度学习评价体系。然而,该模型在实际应用中需要与量化方法结合。
【3P模型】3P模型是基于比格斯的3P学习过程理论,用于测量深度学习过程,关注学习的动机和策略。这种模型提供了一种评估深度学习过程的方法,有助于理解学生的学习行为和进步。
总结来说,本文的研究重点在于开发一个适用于混合学习环境的大学生深度学习量表,这将为教育技术工作者提供一个有效的评价工具,以支持深度学习在高等教育中的实践和研究,提升学生的核心能力和未来适应性。随着教育信息化的发展,混合学习环境的深度学习量表将对教育改革和教学质量提升起到关键作用。