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三技术支持下的学习风格分析及应用（第1页）

三、技术支持下的学习风格分析及应用

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通过分析学习风格，教师可以了解每个学生具体的学习特点，明确和掌握个体在学习风格上的差异。

只有意识到这些差异，重视差异，尊重差异，教师才能对学生在学习过程中出现的一些行为、表现和效果有深入的理解，才能有的放矢地进行指导和实施教学。

教师必须认识到，不同类型学习风格的学习者在媒体学习倾向、思维过程和信息加工方式及速度等方面都各有要求，单一的教学方法和方式只能适应部分学生的学习。

任何一种学习风格的学习者，只要向他们提供适宜的学习刺激，采取相应的学习策略，都可以取得良好的效果。

学习风格的了解和掌握，需要借助一定的方法和技术手段才能实现，如观察学生在一定学习场景下的学习行为，利用学习平台记录和分析学生在学习平台中的行为和相关数据，利用电子书包进行测试判定学生学习轨迹，观察学生对不同学习媒体的感知和注意情况等。

在明确掌握学生的学习风格后，还需要利用技术来为不同学习风格的学生创造学习环境，提供相应的学习材料，组织与他们相匹配的学习活动，提供能激励他们参与的练习和操作等。

在互联网时代的教学中，随着信息技术的不断进步，各种应用工具和学习系统的出现，根据学习者的学习风格提供个性化指导，实现个性化学习成为可能。

如电子书包中带有丰富的多媒体教学资源库，学习平台还支持跟进学生学习进程和特点建立个性化的学习资源库，并进行学习推送。

这些功能可以有效支持教师在教学过程中，在同一知识点的教学中能够选择多种形式的教学资源，以满足各类学习风格学生学习的需求。

教师针对不同教学内容，还可以设计多种形式的学习活动，让不同学习风格的学生都能在学习过程中参与适合自己认知风格的活动，从中体会到学习的乐趣，从而投入到学习活动中。

技术支持下的多种类型学习材料、学习活动和学习经历将让学习者的学习过程更加畅顺。

案例：个性化学习平台的使用

近年来，智慧学习环境的提出为个性化学习的实现提供了新的思路。

智慧学习的基本特征是根据学习者的学习风格差异，为其提供个性化的学习诊断、学习建议和学习服务，并实时记录学习日志和学习行为轨迹以用于数据挖掘和深入分析。

数据结果可用于还原学习轨迹，评估过往学习过程，预测未来表现和发现潜在问题（祝智庭、沈德梅，2013）。

智慧学习将自适应学习的理论和应用提升到了一个新的高度，同时，物联网及智能设备、大数据、云计算等新兴软硬件技术的引入，也为灵活的个性化学习策略提供了条件。

个性化学习平台通过学习分析技术，对学生进行动态分类。

教师可为每类学生推送个性化的学习资源，定制学习路径，使每个学生都能找到自己的“最近发展区”

，最大限度地调动学习积极性，发挥潜能，超越其最近发展区而达到下一发展阶段的水平。

教育云平台将过程性评价与总结性评价相结合，突破了传统的只关注总结性评价的局限性，重视学生的全面发展。

教师将学生线上行为及学习情况，作业提交情况，平时的课堂小测成绩等，与最后的考试成绩进行综合分析，形成具体的曲线记录图，如图2-9所示。

在平台中，能够清晰地看到人数、平均分、最高分、最低分、高分率、低分率和及格率等数据，还可以将各次考试成绩与其他成绩进行比较，形成趋势曲线，或者针对某一知识点进行统计。

教师通过这个统计表能很快了解全班及每个学生近期学习的总体情况，省去之前人工进行成绩对比的工作量。

图2-9总体统计图

教师可以查看具体的个人数据及统计图，如图2-10所示。

通过学生的数据，了解每个人的近期学习情况，针对退步的同学发送指导消息，方便提供个性化的指导和鼓励；对进步的同学提出相应的激励、促进策略和表扬。

在课堂上，教师通过平台可及时获取学生的答题情况，针对学生错得较多的题目进行重点讲解。

图2-10个人排名统计图

一些个性化学习平台会在学生首次登录平台时提供学习风格、认知特点等测量，如图2-11所示，以作为个性化学习特征的判断依据，并依此建立学习者学习模型。

教师可根据预测模块的可视化分析报告及时调整教学行为，并为不同层级的学生推送差异化的学习资源和学习路径。

图2-11心理学量表