文献类型：期刊文章

作　　者：王永固[1] 陈俊文[1] 丁继红[1] 王会军[2] 莫世荣[2]

Wang Yonggu;Chen Junwen;Ding Jihong;Wang Huijun;Mo Shirong(School of Educational Technology and Science,Zhejiang University of Technology,Hangzhou Zhejiang 310014;Center of Zhejiang Educational Technology,Hangzhou Zhejiang 310012)

机构地区：[1]浙江工业大学教育科学与技术学院,浙江杭州310014 [2]浙江省教育技术中心,浙江杭州310012

出　　处：《远程教育杂志》

基　　金：国家自然科学基金项目“基于多维关联分析的教育精准服务模式研究”(项目编号:71704160);浙江省社会科学规划项目“新时代乡村教育发展研究——基于浙江省的实践与思考”(项目编号:19NDJC244YB);全国教育信息技术研究课题“大数据背景下基于名师网络工作室的学习共同体构建与实证研究”(项目编号:162833507);浙江省教育科学规划重点项目“小学中高段数学教育游戏的开发与应用研究”(项目编号:2015SB105);浙江省高校科研基本业务费跨学科研究专项“面向智能经济的AI+创客空间构建与服务创新”(项目编号:GB201903003)的研究成果。

年　　份：2020

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：74-83

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：数字画像是大数据助力精准教研的决策工具。目前,教师网络研修社区的经典评价方法存在可靠性、效用性和导向性偏弱等问题。对此,首先采用基于数据科学的大数据驱动研究范式,基于“浙江名师网”235个教师网络研修社区的样本数据集,采用主成分分析法提取研修社区的研修资源和研修活动的主特征,包括交互生成类资源、名师精品类资源、教学实践类活动和教学反思类活动。然后,基于教师研修社区的数字画像模型,选择“浙江名师网”中的100个研修社区作为应用测试数据集,进行聚类分析,发现研修社区存在三种特征类型及其运行模式,包括潜能成长型、特长发展型和全能突出型;再进行逐步回归分析,发现三种类型研修社区的研修成效影响因素,并生成相应干预策略。最后,设计教师网络研修社区的数字画像原型,验证其感知有用性、感知易用性和使用态度。最终研究结果有助于发挥数字画像的评价决策功能,帮助网络研修社区负责人精准施策,以提高研修社区的研修成效。

关 键 词：网络研修社区  数字画像  大数据分析  数据驱动 研修社区评价  

分 类 号：G434[教育学类]