【摘 要】
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学习分析是“大数据”在教育领域的应用,有利于解释学习行为、评估影响因素、提供个性化反馈,进而促进创新提升质量。欧洲“支持高等教育整合学习分析”项目组立足各国院校发
【机 构】
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浙江树人大学中国民办高等教育研究院
【基金项目】
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2020年度浙江省哲学社会科学规划课题“资源整合视角下高校产教融合绩效的评价模型及提升路径研究——以浙江省为例”(20NDJC166YB),江苏省高校哲学社会科学研究重点项目(2018SJZDI191),2020年度浙江省教育科学规划课题“质量文化视野下高水平应用型本科院校发展路径研究——以浙江省为例”(2020SCG320)
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学习分析是“大数据”在教育领域的应用,有利于解释学习行为、评估影响因素、提供个性化反馈,进而促进创新提升质量。欧洲“支持高等教育整合学习分析”项目组立足各国院校发展现状,将快速结果映射模型的六项维度即描摹政策情境、确认主要利益相关者、明确预期行为变化、制定参与战略、分析内部能力以及建立监督和学习体系,与行动、挑战及政策三个领域相互结合,从而提出了理论架构并选取典型案例予以阐释。总之,高校学习分析政策应立足技术与制度的相互结合,借助多重维度的共同支撑并依托丰富多样的高校实践。
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