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浏览次数:29  日期:2018-07-04 11:33:28  来源地址:http://www.sunontalent.com/index.php/Thinktank/detail/id/869.html

如何正确利用移动学习中产生的数据

交互意味着学习者会产生各种各样的数据,而为了分析学习者是否达到了深度学习,对学习者的数据进行采集和分析不可避免,这就涉及到了大数据时代移动学习过程中的伦理问题。对学习者隐私的关注也成为研究者进行学术研究的核心问题之一,应该如何看待这个问题呢?


加拿大阿萨巴斯卡大学远程教育中心教授默罕默德·艾利教授认为,这个话题十分重要,移动学习中的伦理问题包括两方面,一方面是学生本身滥用问题,另一方面是大数据时代的隐私问题。很多国家都禁止在教室内使用移动设备,因为他们一方面担心学生会用来浏览无益的信息,甚至产生基于网络的校园霸凌现象,与此同时,长时间地使用电子设备也会造成学习者的视力下降、身体不适等;另一方面大数据时代学生信息的隐私问题也是重要原因。


针对第一个方面的问题,我们承认在学生的发展过程中,移动设备是一柄双刃剑,既可以为学习者提供开放、灵活、创新的学习方式,同时又带来了网络不良行为的问题。但作为教育研究者,我们不应因噎废食。网络时代,移动设备及其支持的应用给我们的生活带来了巨大改变,同样教学也顺应技术发展的趋势不断进步,即使禁止学习者在课上使用移动设备,也无法避免他们在课后使用带来网络不良行为的问题。因此要避免移动学习过程中的问题应该从学习者的行为规范方面入手,培养学习者正确使用移动设备学习的意识,如控制他们的不良行为、鼓励积极行为、控制连续使用移动设备的时间,使他们无论在校内还是校外都能正确使用移动设备学习和生活。


而针对大数据时代的隐私问题,则是互联网发展到一定阶段必然遇到的,但需要承认的是,对个人隐私方面的担心在于这些数据有被滥用的风险,加强网络监管可以避免这类事情的发生。而且有效利用学习者个性化数据对于促进学习者的个性化诊断、学习推荐以及能力提升均具有非常重要的意义,这将为教育乃至社会发展带来巨大的帮助。


移动学习过程中学习者的数据如果得到正确的使用将会产生重要价值,因为学生与同侪、教师、平台的交互是反映其学习状态的重要指标,包括讨论、提问、上传作品以及参与活动等。基于这些信息,在学习过程结束后,测试已经不是考察学习者学习效果的唯一方式,学习者在平台中的交互式数据将在很大程度上表征学习者的学习效果。那么学习者的哪些交互行为在此过程中产生了决定性的作用?

对于这个问题,默罕默德·艾利教授说,考察学习者学习效果的方法有很多,如你所说一种方法就是线上练习和测试,并让他们使用移动设备参加在线考试。我所在的大学就是通过在线英语测试来评估学习者一学期的英语学习情况,这种测试要想发挥效果需要更加及时地反馈和交互,从而让学习者遇到问题之后能及时地做出改进。还有一种就是考察学习者线上发生的有意义的互动,同时考察互动的质量和数量,即学习者不仅要积极参与讨论、提问和活动,还要有一套自动或者半自动方式判断学习者互动质量的系统。如学习者A在e-learning学习过程中参与了10次讨论,学习者B进行了3次,但是学习者A的发言全部都是“你说得对,我同意你的说法”,而B的互动则提出了建设性的意见,很显然学习者B的参与质量要更高。


此外,目前我们正讨论让学校给学生建立电子档案,将学生移动学习过程中的各种数据放进档案,教师根据数据给学生评分。例如,在生物课上,学生们可以带着手机走出课堂,拍摄植物和蝴蝶,然后建立电子档案,交给老师进行评价。这种方式将学习者课外产生的学习行为带入课堂,能够丰富学习体验,提升学习效果。同样对于语言训练而言,教师可以让学生使用手机打电话,根据学习者语言运用的能力进行评价。在上述方式的支持下,课堂教学的开展更加灵活,教学也真正打破了学校封闭的围墙。