远程教育杂志
遠程教育雜誌
원정교육잡지
Journal of Distance Education
2015年
6期
54-61
,共8页
网络学习%强关系%弱关系%网络学习行为
網絡學習%彊關繫%弱關繫%網絡學習行為
망락학습%강관계%약관계%망락학습행위
Network learning%Strong relationship%Weak relationship%Network learning behavior
受学习者自身因素、信息技术水平、互动频率、亲密度、学习主题等多重因素影响,网络学习行为具有独特的特点。作为联结网络学习者之间彼此的要素集合———“关系”,也潜在地嵌入到网络学习的过程中,改变学习者的行为方式,对网络共同体的形成具有重要的影响。“关系”在网络学习的过程中发挥着功能性的作用,形成了不同于网络学习行为的特质。通过对真实的网络学习场景进行调查,对学习者之间的“关系”进行测量,并对网络学习的不同类型的“关系”属性进行研究,分析出不同类型的“关系”属性对网络学习行为的多重影响。并根据数据调查的结果进行分析,对网络学习行为进行分类,力求透过“关系”视角对不同类型的网络学习行为的内容、规则等特征进行分析。
受學習者自身因素、信息技術水平、互動頻率、親密度、學習主題等多重因素影響,網絡學習行為具有獨特的特點。作為聯結網絡學習者之間彼此的要素集閤———“關繫”,也潛在地嵌入到網絡學習的過程中,改變學習者的行為方式,對網絡共同體的形成具有重要的影響。“關繫”在網絡學習的過程中髮揮著功能性的作用,形成瞭不同于網絡學習行為的特質。通過對真實的網絡學習場景進行調查,對學習者之間的“關繫”進行測量,併對網絡學習的不同類型的“關繫”屬性進行研究,分析齣不同類型的“關繫”屬性對網絡學習行為的多重影響。併根據數據調查的結果進行分析,對網絡學習行為進行分類,力求透過“關繫”視角對不同類型的網絡學習行為的內容、規則等特徵進行分析。
수학습자자신인소、신식기술수평、호동빈솔、친밀도、학습주제등다중인소영향,망락학습행위구유독특적특점。작위련결망락학습자지간피차적요소집합———“관계”,야잠재지감입도망락학습적과정중,개변학습자적행위방식,대망락공동체적형성구유중요적영향。“관계”재망락학습적과정중발휘착공능성적작용,형성료불동우망락학습행위적특질。통과대진실적망락학습장경진행조사,대학습자지간적“관계”진행측량,병대망락학습적불동류형적“관계”속성진행연구,분석출불동류형적“관계”속성대망락학습행위적다중영향。병근거수거조사적결과진행분석,대망락학습행위진행분류,력구투과“관계”시각대불동류형적망락학습행위적내용、규칙등특정진행분석。
Influenced by multiple factors including learners themselves, proficiency in information technology, interactive fre-quency, cohesion and learning topic, network learning behavior has its unique characteristics. “Relationship”, a collection to connect with network learners, is potentially embedded into network learning process and change the learners' behaviors, which plays an im-portant role in the construction of network community. Besides, “relationship”plays a functional role in the process of network learn-ing, and forms different attributes of network learning behaviors. Through the investigation of real network learning, the relationship between learners is measured, different types of “relationship” attributes of network learning are studied, and the multiple influences of different types of attributes on network learning behavior are analyzed. According to the results of the survey data, network learning behavior is classified into several types, so as to anaylze the contents and rules of different types of network learning behavior from the perspective of “relationship”.