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  数据驱动的学习分...
  ￥57.85元

在信息技术支持的混合学习环境下，借助智能化学习平台和学习分析技术，收集学习数据，分析学习过程，实施精准教学，为探索个性化、适应性的学习干预提供了可能，也促使学习干预的研究和应用由特殊教育领域拓展到普通教育领域。
　　本书基于数据驱动的研究范式，在梳理国内外有关学习分析和学习干预研究成果的基础上，分别结合在线学习和混合学习的特征，构建了技术支持环境下的学习干预模型、方法和策略。采用教育设计研究的思路，通过真实情境中的教育实验多次迭代，对学习干预的方法策略进行改进和完善。本书在内容上兼顾理论、方法与应用等多个层面，为开展学习分析或学习干预的研究或教学人员提供理论指导和实践指南，具有较强的参考价值。

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  前言
  第1章 数据驱动的教育变革 1
  1.1 “互联网+”与教育变革 1
  1.2 大数据与智慧教育 8
  1.3 基于数据的工作范式 15
  第2章 学习分析与学习干预 24
  2.1 学习分析 24
  2.2 学习干预 42
  2.3 在线学习分析研究案例 51
  第3章 学习分析视角下的在线学习干预 62
  3.1 学习干预经典模型分析 62
  3.2 在线学习干预的模型构建 67
  3.3 在线学习干预的教学应用 71
  3.4 在线学习干预的行为序列分析 111
  3.5 本章附录 119
  第4章 混合学习环境下的适应性学习干预 126
  4.1 混合学习与适应性干预 126
  4.2 混合学习的适应性干预模型构建 131
  4.3 混合学习适应性干预的教学应用 140
  4.4 适应性干预实验的结果分析 155
  4.5 本章附录 168
  第5章 学习分析技术支持的元认知干预 173
  5.1 元认知与元认知干预 173
  5.2 元认知干预的模型构建 182
  5.3 元认知干预实验设计与实施 188
  5.4 元认知干预实验结果分析 213
  5.5 本章附录 220
  第6章 学习分析与学习干预研究展望 230
  6.1 学习分析研究的挑战与趋势 230
  6.2 学习干预的研究挑战与建议 235