MCSCL环境下大学生深度学习的研究

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1、４３４分类号：Ｇ单位代码：１０６３６密级：公开学号：２０１５１３０３０１３．、心丨＾範七＃硕士学位论文（？）中文论文题目：ＭＣＳＣＬ环境下大学生深度学习的研究＇英文论文题目：ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｌｅｇｅＳｔｕｄｅｎｔｓＤｅｐｔｈＬｅａｒｎｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＭＣＳＣＬＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ论文作者：郭有松指导教师：专业名称：教育技术学研究方向：移动协作学习所在学院：计算机科学学院论文提交日期：２０１８年３月３１日论文答辩日期：２０１８年５月２７

2、日MCSCL环境下大学生深度学习的研究教育技术学专业研究生：郭有松指导教师：谭良摘要移动协作学习作为移动学习的重要方式之一，主要利用移动设备和无线网络的便捷来开展协作学习活动。在网络学习盛行的时代背景下，大学生通过移动设备来开展协作学习活动已经很普遍。然而，实践表明，利用移动设备开展的协作学习，学习者还处于以任务完成为目的地知识简单获取和运用阶段，处于浅层的学习阶段，缺乏对知识的辩证性理解、知识的整体把握和知识的实际运用能力。本研究通过分析移动协作学习下大学生浅层学习的现状，开展了移动协作学习下深度学习的研究，设

3、计了移动协作学习环境下的深度学习模型，并通过对比试验研究，对学习效果从认知目标、动作技能、情感态度和思维结构四个维度上进行分析评价，实验结果表明该模型的应用，在一定程度上促进了大学生深度学习的效果，有助于学习者自主学习能力的提升。本文共五章的内容，具体的结构和内容如下：第1章：主要论述本研究的必要价值、研究的可行性，阐述移动协作学习和深度学习的国内外研究现状，并论述了本研究的目的、意义，以及研究过程中使用的方法和研究的内容。第2章：主要是对研究中的相关工作进行描述，主要包括相关概念的界定和对移动协作学习现状的调研，通

4、过现状的实际调研分析，发现大学生通过移动协作学习处于浅层学习状态和移动协作学习开展过程中存在的问题。第3章：主要是对模型的构建，首先是对模型构建中依据的相关理论进行论述，然后对模型构建的方法进行阐述，接着是模型构建所依据的原则，最后是对整个模型的构建，先进行模型的整体概述，接着对模型的每一个节点内容进行详细描述。第4章：主要是对模型进行实验验证，通过实验组和对照组进行问卷前后测，采用内容分析和描述性统计分析，从认知、情感、动作和思维四个维度分析，证明该模型的实际应用价值，能促进大学生移动协作学习下深度学习效果的达成。

5、II第5章：主要对本研究的总结、论述研究的创新之处、研究的不足、以及进一步工作的展望。关键词：移动学习移动协作学习浅层学习深度学习IIIResearchonCollegeStudents'DepthLearningBasedonMCSCLEnvironmentMajor:EducationalTechnologyPostgraduatestudent:GuoYousongTutor:TanLiangAbstract:MobileCollaborationLearningisoneofthemostimportantw

6、aysformobilelearning.Itmainlyusestheconvenienceofmobiledevicesandwirelessnetworkstocarryoutcollaborativelearningactivities.Intheeraoftheprevalenceofonlinelearning,itiscommonforundergraduatestocarryoutcollaborativelearningactivitiesthroughmobiledevices.However,p

7、racticeshowsthatcollaborativelearningwithmobiledevices,learnersarestillatthestageofsimpleacquisitionandapplicationofknowledgewiththemissionaccomplished,andatashallowlearningstage,lackinginthedialecticalunderstandingofknowledge,theoverallgraspofknowledgeandthepr

8、acticalapplicationofknowledge.Inthisstudy,byanalyzingthecurrentsituationofcollegestudentsshallowlearningunderthemobilecollaborativelearning,thestudyofdeeplearninginmobilecol