【摘 要】
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在STEM教育中,学习者往往以小组形式开展密切协作,利用多学科知识共同创建解决方案并创造性地解决问题。将学习者进行科学合理地分组,有利于整合小组认知资源、实现劣构问题的解决。然而,当前STEM教育在进行分组时,往往使用教师指定分组或学生自由组合等随机分组方式,忽略了STEM学习者个性特征的差异对小组结构的影响,导致小组内成员存在学科短板、交际鸿沟,制约着STEM学习者跨学科知识建构、协作探究及问题
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在STEM教育中,学习者往往以小组形式开展密切协作,利用多学科知识共同创建解决方案并创造性地解决问题。将学习者进行科学合理地分组,有利于整合小组认知资源、实现劣构问题的解决。然而,当前STEM教育在进行分组时,往往使用教师指定分组或学生自由组合等随机分组方式,忽略了STEM学习者个性特征的差异对小组结构的影响,导致小组内成员存在学科短板、交际鸿沟,制约着STEM学习者跨学科知识建构、协作探究及问题解决。本研究在梳理国内外关于STEM教育、协作学习分组的相关研究基础上,以群体动力学理论、最近发展区理论、最优化理论等相关理论为指导,以遗传算法为技术支撑,针对STEM教育协作学习分组存在的问题,提出一种基于遗传算法的STEM教育协作学习分组模型。该模型以实现组内成员多特征异质、组间特征均衡为着眼点,收集学习者的多学科知识水平、学习风格和性格等多维个性特征数据进行向量化表示,将多维个性特征异构问题抽象为经典的多目标组合优化问题,并基于分组原则构建适应度函数,利用遗传算法的高并发及自适应特性生成最优分组方案,实现契合STEM教育跨学科问题解决需求的分组方式。最后,将研究成果应用于STEM课程中,开展为期九周的教学实践,以探究该分组模型的教学应用对STEM教育的影响。结果表明:该模型能够根据教师需求,给定规模智能生成优化的分组方案,实现小组成员在知识水平、学习风格和性格上组内异质、组间均衡;将该分组模型应用于教学中能够促进学生协作互助,激发深层次的知识建构;提升STEM学习绩效,小组作品成绩得到显著提高;契合学生跨学科问题解决的需求,有效提升学生的问题解决能力;学生对该分组模型具有较高的满意度。后续研究将进一步完善分组模型并就多维度个性特征间的权重自适应化进行进一步探索。
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