信息技术支持下的大学英语深度学习教学模式设计研究

来源 :苏州大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:lhmfly
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为了培养符合时代要求的国际化人才,解决高校大学英语教学面临的种种现实问题,在S大学进行英语教学改革的背景下,本研究以深度学习理论为支撑,探索基于信息技术支持的,促进大学生英语深度学习的教学模式。研究采用基于设计的研究范式,通过整合运用信息技术构建出基于“云班课+线下课堂”的深度混合教学模式,并采用定量和定性相结合的混合式数据收集方法对实践效果进行评价,根据评价结果对混合教学模式进行两轮迭代循环设计,经过不断完善、改进、使其更具有可操作性。初次研究,以促进学生学习投入为突破,以深度学习目标为指向。研究者在进行教学模式的构建时,尝试从学习空间的角度出发,将学习空间划分为线上课外学习空间和线下课堂学习空间,通过任务驱动增加学生线上与线下的学习投入,并运用三种研究方法对实验数据进行多维度分析。第一,运用半结构访谈提纲对学习活动的反馈情况进行质性分析,结果发现绝大部分学生喜欢这种混合教学模式下的英语课程,认为大学英语的学习过程更具趣味性和互动性,有助于英语综合能力的提高;第二,研究者基于SOLO分类理论学生的作业数据进行层级分析,结果发现关联结构(R)和抽象扩展结构(EA)的数量随着时间的推移呈上升趋势,证实学生深度学习的发生;第三,以学习投入量表为测量工具,对实验A班进行前后测数据采集,运用SPSS软件对数据进行配对样本分析,结果发现经过一个学期的实验研究,学生在行为投入方面有显著性变化,但是在认知投入方面还有待进一步提高,于是研究者便实施了第二轮优化设计研究。在优化研究中,以激发学生学习动机,提升学生多种学习策略整合应用能力为目的。研究者从学习时间的维度对教学模式进行优化设计,将学习时间划分为课前、课堂、课后三个时间段,充分发挥小组任务活动的优势,将学习资源与学习活动关联使用,并加以学习策略的干预,促进学生认知领域能力的深度提高。以学习策略量表为测量工具,对实验B班进行前后测数据采集,运用SPSS软件对数据进行配对样本分析。结果发现学生在学习策略和动机方面有了显著的提高。
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