基于认知网络分析的学习评价研究案例剖析
在世界多极化、经济全球化背景下,培养具有综合能力的人才成为各国教育的重点内容，STEM教育被视为培养学生科技创新能力的有效方式受到世界各国的广泛关注。在如今更注重提升学生实践能力、应用能力和认知水平的情况下,认知网络分析(Epistemic network analysis,ENA)应运而生.与普通的对技能和知识进行分数评定的教育评估方法相比,它根据以证据为中心的评价原理,将个人(或团体)的认知框架元素之间的联系作为证据,生成动态网络模型,对其思维过程、学习过程等进行分析.本文对ENA的数据可视化原理和分析方法进行探索,以虚拟实习为例,通过介绍ENA的元素定义依据、编码过程、编码结果、数据分析结果阐明ENA的特征与优势.
STEM教育 认知网络分析 学习评价 数据可视化技术
王戈 盛海曦 吴忭
华东师范大学
国内会议
广州
中文
1038-1046
2018-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）