面向深度学习的中文综合课在线协同知识建构模型设计及应用研究

作     者：叶宇 

作者单位：暨南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：熊玉珍

授予年度：2022年

学科分类：0501[文学-中国语言文学] 050103[文学-汉语言文字学] 0401[教育学-教育学] 04[教育学] 05[文学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

主      题：深度学习 协同知识建构 在线同步教学 国际中文教学 综合课 

摘      要：随着信息技术与国际中文教育深入融合,在线教学成为了推动国际中文教育发展的重要手段。然而,目前的中文在线教学面临着缺少协作、协作无建构、协作建构低水平的现实挑战。本文旨在构建面向深度学习的中文在线协同知识建构模型,以提高中文在线教学质量。首先,通过梳理在线中文教学、在线深度学习、在线协同知识建构相关文献,阐述中文在线教学存在的问题,以及深度学习和协同知识建构对提高中文教学质量的有效性。其次,在通过问卷调查中文在线学习者深度学习现状的基础上,应用改进型弗兰德斯互动分析系统和Gunawardena的协作交互分析模型对随机抽取的三节中文在线综合课的课堂实录视频进行分析。进一步明确未发挥群体学习优势、缺少协作、知识建构低水平以及连续性不足是导致当前中文在线学习者较难实现深度学习的主要原因。第三,通过分析动态知识图谱、连续统发展机制、在线群体协同交互学习对促进中文在线协同知识建构的可行性,设计了面向深度学习的中文在线协同知识建构模型。动态知识图谱是支持中文在线学习者交流共享、协同共建的技术支撑。连续统发展机制是促进协同知识建构的催化剂,其包括理论连续统群、目标连续统群、主体连续统群、媒体连续统群和评价连续统群。群体协同交互信息线索包括情景线索、情节线索、语义线索、言语线索、联想线索、可视化线索等,促使学习者进行协同建构。最后,将模型应用于意大利中文学校的在线课堂,研究动态知识图谱和连续统发展机制对学习者知识建构的影响。应用协作交互分析模型分析学习者的知识建构状态,应用滞后序列分析法分析学习者的知识建构发展过程,通过访谈进一步分析影响学习者协同知识建构的因素。模型的初步应用结果表明:动态知识图谱和连续统发展机制使得中文在线学习者的协同知识建构发展过程更为复杂多样,有助于提高学习者的协同知识建构水平。