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摘要:
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关键词:
人工智能、认知负荷、概念映射、图像识别、学习态度、动机、科学探究
随着信息技术的发展,人工智能已经引起了研究人员的注意:
•图像识别(IR)是人工智能应用之一,已被用于支持各种教育领域的学习。
•研究者指出,概念映射是一种有效的教学策略,它促进了学生的知识构建。本文提出了一种基于概念映射的IR(CM-IR)学习方法,以提高学生的科学探究成绩。
•在科学探究课程的“植物鉴定”单元中,对10年级的学生进行了准实验设计。
•实验结果表明,该方法能显著提高学生的学习成绩、学习动机和学习态度。对实践和/或政策的影响
•CM-IR学习方法是促进学生学习成绩和科学探究动机的有效方法。
•在学校环境中推广CM-IR学习方法是值得的,因为它是低成本的,并且可以使用移动设备在任何地方进行学习。
•鼓励学者和教育工作者研究如何应用人工智能技术应用来支持学习。
在本研究中,将基于概念映射的IR(CM-IR)学习方法集成到一个应用程序(应用程序)中,并在科学探究课程的“植物识别”单元的“绿色生命”中进行。要求学生收集与目标植物相关的信息,并完成植物分类的概念图。为了研究将概念映射纳入基于红外的学习环境的潜在好处,并为未来在科学探究领域的研究提供有价值的建议,我们设计了一个实验来回答以下研究问题:
1 .在科学课程中,用CM- IR方法学习的学生是否比用传统的IR学习方法学习的学生表现出更好的学习成绩?
2.在科学课程中,用CM- IR方法学习的学生是否比用传统IR学习方法学习的学生表现出更好的学习态度?
3.在科学课程中,用CM- IR方法学习的学生是否比用传统IR学习方法学习的学生表现出更高的学习动机?
4.在科学课程中,用CM- IR方法学习的学生是否比那些用传统的IR的学习方法学习的学生表现出更高的认知负荷?
AI是指旨在使计算机能够通过 模拟人类的智能行 为来执行任务的研究。人工智能技术已经应用于各种领域的各种形式,.在人工智能技术的帮助下,可以根据学生的学习状态、偏好或其他个人特征提供个性化的学习支持. 概念映射被认为是一种有效的 视觉学习工具 。概念图将主要 主题 放在中心,并建立了概念之间的关系。通过这个图形表示工具,可以在概念组织过程中看到学生的认知结构 参与者: 台湾北部的两个十年级学生,每个班级有22名学生,共有44名学生。他们被随机分配到一个实验组和一个对照组。实验组使用红外应用程序收集校园植物信息,分析植物的特征,并生成植物分类的概念图;对照组学会了使用没有概念映射的红外应用程序。所有学生均由具有5年以上教学经验的生物学教师授课。结果学习:
表1 ANCOVA对学生学习成绩结果
分组 | 数量 | 平均数 | SD | 调整后平均数 | 标准误差 | F | 偏ETA方 | |
学习成绩 | 实验组 | 22 | 58.63 | 6.15 | 53.22 | 1.73 | 18.406 | 0.31 |
对照组 | 22 | 40.36 | 4.95 | 45.77 | 1.73 |
成绩分析在验证F = 0.003(p >0.05)没有违反回归同质性假设后,以学生的前测分数作为协变量,进行单因素协方差分析(ANCOVA)来分析学习成绩。如表1所示,两组间的学习成绩差异有统计学意义(F = 18.406,p< 0.001)。实验组的学习成绩优于对照组。实验组的校正均数和得分的标准误差分别为58.63和1.73,对照组分别为40.36和1.73。此外,eta的平方(η 2)为0.31,表明效应量较大(Cohen,1988)。这一结果表明,所提出的CM-IR学习方法对学生的学习成绩有较好的积极影响。
表2:ANCOVA对学生学习态度的评价结果
分组 | 数量 | 平均数 | SD | 调整后平均数 | 标准误差 | F | 偏ETA方 | |
学习态度 | 实验组 | 22 | 3.96 | 0.32 | 3.96 | 0.072 | 24.38 | 0.29 |
对照组 | 22 | 3.44 | 0.36 | 3.46 | 0.072 |
结果表明,CM-IR学习方法对学生的学习态度有积极的影响。
表3:ANCOVA对学生学习动机的评价结果
分组 | 数量 | 平均数 | SD | 调整后平均数 | 标准误差 | F | 偏ETA方 | |
内在动机 | 实验组 | 22 | 4.06 | 0.46 | 4.01 | 0.1 | 10.74 | 0.32 |
对照组 | 22 | 3.43 | 0.48 | 3.48 | 0.1 | |||
外在动机 | 实验组 | 22 | 3.5 | 0.66 | 3.48 | 0.11 | 1.21 | 0.27 |
对照组 | 22 | 3.3 | 0.52 | 3.32 | 0.11 |
结果表明,该学习方法对学生的内在动机有积极的影响。但两组间的外在动机差异无显著性差异。
表4:对学生认知负荷的t检验结果
分组 | 数量 | 平均数 | SD | t | d | |
精神努力 | 实验组 | 22 | 3.20 | 0.46 | -1.86 | 0.56 |
对照组 | 22 | 2.88 | 0.56 | |||
心理负荷 | 实验组 | 22 | 3.32 | 0.66 | -2.63 | 0.63 |
对照组 | 22 | 2.88 | 0.52 |
t检验结果显示两组间的心理负荷有显著性差异.
t检验结果显示两组间的心理努力差异无统计学意义.
表5访谈中提到的主题、代码和次数
主题 | 代码 | 提及次数 | |
实验组 | 对照组 | ||
IR工具应用 | 知识:了解IR工具并学习使用它们 | 12 | 10 |
理解:图像识别的概念 | 8 | 5 | |
应用:IR工具非常简单,易于使用 | 11 | 4 | |
应用:IR工具有助于更快地查找信息 | 9 | 7 | |
评价:在线社区互动 | 5 | 2 | |
改善学习体验 | 到外面去亲身体验 | 11 | 9 |
观察活的植物 | 7 | 3 | |
提高观察能力 | 更仔细地观察 | 12 | 4 |
有更深的印象 | 9 | 2 | |
课后延伸学习 | 主动学习识别未知植物 | 3 | 2 |
向家人和朋友推广IR工具 | 9 | 3 | |
查询不知名的植物给人很大的成就感 | 10 | 7 | |
当你在现场时,你可以用IR工具来检查 | 2 | 0 | |
提高科学探究能力 | 知识:了解更多关于植物的知识 | 13 | 11 |
理解:植物的分类 | 12 | 7 | |
应用:学会解构概念 | 5 | 0 | |
分析:掌握植物的特性 | 7 | 0 | |
促进反思 | 随时随地主动观察 | 3 | 0 |
保证自己的安全 | 1 | 0 |
1.在学习成绩方面,即概念映射学习有助于学生有效地将新的学习经验与之前的知识有组织地联系起来,有助于记忆理解学习内容。
2.在学习态度方面,采用CM- IR学习方法的学生比采用传统IR学习方法的学生表现出更好的学习态度。
3.在学习动机方面,采用CM- IR学习方法的学生比采用传统IR学习方法的学生具有更高的内在动机。外在动机无显著影响。
4.在认知负荷方面,t检验结果显示两组间的心理负荷有显著性差异.。t检验结果显示两组间的心理努力差异无统计学意义.
收获:
①外部动机:
个体因为想要得到某奖励或者逃避某惩罚,而产生的行为。一个人选择参加某种活动可能并不是因为很喜欢它,或者它可以让你产生满足感。而是因为这项活动可以带来某种回报或者避免某种惩罚。
比如:为了得到奖励而参加运动会项目
②内部动机:
一个人因为事情本身的价值而做出某种行为,而不是为了外在的奖励和回报。这种情况下,做这件事情本身就是一种回报。
比如:因为喜欢而参加某项运动
心理负荷:
人做练习时所承受的心理负担量,它一般包括认识、情绪、意志三方面的负荷。 大的瞬间心理努力和在一段时间内可进行的心理活动的量。心理负荷与能力、个性、任务、生理变量紧密相联,也与社会变量,如社会压力及期待等紧密相联。对心理负荷的定义尚有争论,关于心理负荷的测量也没有完全一致的技术和方法。
疑问:
为什么精神努力与心理负荷不用协方差分析?要用T检验?这一些就不需要排除前测吗?
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