【摘要】:本节对学习者的原始学习体验进行了分析,采用扎根理论方式进行编码,得到了关于学习者体验的情态分类框架,主要有“挑战度”“愉悦度”“满足度”“偏好度”“期待度”五种类别。其中“愉悦度”这种类别标识信息最多,波动性最大,属最敏感指标,与另外四类种指标之间存在较高的关联性。在“挑战度”合适的前提下,慕课如能给学习者提供比较好的愉悦度,有利于学习者逐渐形成对活动的偏好,从而产生满足感和进一步的期待。
本节对学习者的原始学习体验进行了分析,采用扎根理论方式进行编码,得到了关于学习者体验的情态分类框架,主要有“挑战度”“愉悦度”“满足度”“偏好度”“期待度”五种类别。其中“愉悦度”这种类别标识信息最多,波动性最大,属最敏感指标,与另外四类种指标之间存在较高的关联性。在“挑战度”合适的前提下,慕课如能给学习者提供比较好的愉悦度,有利于学习者逐渐形成对活动的偏好,从而产生满足感和进一步的期待。
不论哪种情态,都具有“指向性”,有正面、积极与负面、消极之分。可以根据强烈程度对不同的情态进行分级,比如分为高、中、低三级。也可以对情态进行赋值,为量化分析打下基础。通常我们根据已有经验,会认为正面、积极的情态有利于驱动学习的进行,负面、消极的情态会阻碍学习的进行,然而这样的作用是不确定的。另外,正面、积极的情态体验,其情态值也不是越高越好,需要考虑情态的目标区域。(www.xing528.com)
本研究提出的量化分析框架包括选定情态类别框架、情态标识、量化分析三个部分。研究者可以根据需要选取情态类别框架的几种进行分析,对情态进行识别、归类并赋值,从而实现情态的量化分析。这一分析框架为各类教学活动的分析和评价提供了新的角度、新的可能,可以用来对不同内容、不同教师、不同群体的教学活动进行比较,判断教学过程中发生的各种变化,为进一步研究教学活动的优化提供支持。在研究过程中我们发现,对原始资料进行情态分析这一工作虽然十分复杂,但在深入分析情态的过程中,其能帮助研究者加深对研究对象的理解,并进一步促进研究者对相关教育现象的理解。
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