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摘要：“互联网＋教育”是当前教育改革与实践中的热点与热词。在教育信息化领域，几乎所有的规划和讲话言必谈之，尤为重视。但是，若深究其内涵，又容易简单理解为“教育＋互联网”。“互联网＋教育”不是现有教育的网络化，它是教育信息化发展的新阶段，是技术推动教育产生革命性变革的基础。“互联网＋教育”虽初露端倪，但势不可挡。为此，通过剖析近几年出现的“互联网＋教育”几个典型实践案例，提炼和归纳了“互联网＋教育”的内涵和本质特征，预测“互联网＋教育”的变革趋势，呼吁人们关注教育变革对现有教育组织模式和管理模式所提出的挑战，从而准确地理解“互联网＋教育”的创新本质，正确把握未来教育信息化与教育改革的方向和工作重点。

摘要：碎片化学习包括狭义与广义两种内涵，学习的碎片化由知识碎片化、时间碎片化和建构主义学习方式等因素共同形成。碎片化学习有利有弊，解决的办法有复原和重构两种。零存整取是应对碎片化学习挑战的基本原则与普遍规律，可以体现在个人层面、社会层面、团队层面和技术层面上。碎片化学习与学科导向的系统学习应向个人导向的系统学习靠拢，以建立更适合问题解决与创新的个性化知识体系。“互联网＋”课堂模式有助于整合学校内的系统学习与碎片化学习。未来个人导向的系统学习将取代学科导向的系统学习，成为主流学习模式。

摘要：今年初,在瑞士达沃斯召开的世界经济论坛（WEF）上,与会专家把第四次工业革命定义为：集合物联网、3D打印、机器人、人工智能、大数据等融合技术（纳米技术＇生物技术（信息技术（认知科学）发展的智能型信息物理系统所主导生产的社会结构性变革.

摘要：教育从信息化走向智慧教育是历史大势。作为智慧教育重要组成部分且是主要支撑的智慧校园，在新型教育现代化进程中地位重要，然而，人们在智慧校园认识和建设方面存在思想混乱、乱贴智慧标签的倾向，任其发展，将有损国家形象、教育声誉，有碍学生发展。智慧校园“智慧缺失”的深刻原因，既在于将“Smart”错译为智慧所致，又在于企业的故意为之以及人们的急功近利。应当从智慧时代的高度，以智慧教育的视角研究分析智慧校园的智慧本质以及战略构建方案。当代智慧的核心是创新创造，智慧教育的最大智慧是造就创新创造之人，智慧校园的智慧本质是为造就创新创造之人提供支持、支撑和服务。智慧校园的设计与建设要以现代化、智能化、创新化、引领化、社会化的“五化”为目的，实施机制创新、队伍提升、标准规范、以评促建等策略，并通过智慧校园达标、智慧校园先进校、智慧校园示范校等综合评估政策，来确保智慧校园智慧性的实现。

摘要：创客教育是培养学生实践能力、创新思维和创新能力，促进高等教育变革的一项战略措施，迎合了“大众创业，万众创新”时代国家对人才的需求。知识创新是技术创新的基础与源泉，技术创新则是知识创新的载体与支撑，二者共同构成企业创新行为的主要方式。创客学习空间是培养学生创客的实践场所，它既是一个创客的技术创新工作坊，又是一个知识转化与内化的场所。在以创客实践中心为主轴，以创客起源场、创客互动场、创客系统化场和创客实践场为基础的“四场一中心”创客学习空间模型中，每个“场”分别为创客提供一个分享、创造和应用的基地，隐性知识与显性知识依次在各“场”中不断转化与创造，并形成一系列不断自我超越的程序，实现着知识转化的螺旋式演进和技术的积累与创新，进而提升创客的创新创造能力。

摘要：观看视频跳转行为是指学习者在观看课程视频时，主动快进或后退，按照自身知识加工需求而主动调节注意力的行为。这一指标体现视频中的知识呈现与学习者认识加工速度之间的协调性。分析跳转行为与MOOCs课程视频特性间的关系，以确定什么样的视频容易引发跳转行为，可以促进视频质量和学习参与。利用Coursera平台上的中文课程“大数据与信息传播”后台点击行为大数据，分析了四种视频风格及六种PPT特征，并对分析进行评分者一致性的检验，将视频特征的分析结果与跳转行为频率之间的关系进行比对，结果显示：（1）头像和PPT交替出现的视频跳转率最高；单独出现PPT或头像，与PPT和头像同时出现的视频比较，跳转率没有差别；（2）PPT中出现作业、概念性内容时，跳转率增高，出现总结性内容时跳转率降低。可见，跳转行为是课程视频效果及学习投入评估的指标，可以根据跳转率变化的提示制作符合远程学习者认知习惯的课程视频。

摘要：随着教育信息化的深入，MOOC、SPOC等新型教学理念深受教育工作者的关注。然而，基于MOOC和SPOC的学习成效到底如何？在线自主学习真的发生了吗？课题组从翻转课堂模式下的计算机公共课教学实践入手，通过采集学生在不同类型平台上学习成效的第一手数据，配以调查问卷及学习者的学习体验，论证了两种学习模式下学习成效的差异，并指出了MOOC型LSS及其学习模式的局限性，肯定了SPOC型LSS的优势。最后，结合研究结论，强调了在LSS中关注学生个性化、建构面向学生个体的实时反馈机制对在线学习效果的重要作用，并对在线学习的管理和LSS的建设提出了建议。

摘要：翻转课堂教学在我国中小学得到了越来越多的重视与应用。但是到底什么是“翻转”？不同类型“翻转”的有效性究竟如何？这直接影响到如何设计和利用翻转课堂来进行教学。当前，很多人在实践翻转课堂的过程中仍拘泥于流程的翻转，或将“翻转”理解为布鲁姆认知目标的翻转，无法帮助辨别各类“翻转”模式的有效性。国外新出现的“翻转学习”已经将“翻转”的内涵进一步深化，从流程翻转到学习内容、学习目标的翻转，旨在最大化地利用面对面的教学时间，创建以学习者为中心的学习环境，最终聚焦于对深度学习的促进。从教学结构序列的角度对基于“翻转”的教学创新与其他典型的课堂教学创新实践进行对比分析，发现塔尔伯特（Talbert）式翻转课堂模式仍是传统的“高低”型教学结构序列，而马萨来姆（Musallam）式翻转课堂模式则采用“低高低”型教学结构序列，既翻转了传统课堂中的师生地位，又翻转了传统的教学结构序列，从而真正有效地促进深度学习。

摘要：近年，翻转课堂受到中外教学改革领域的广泛关注。国内外大量定性研究都认可翻转课堂的互动效果，但通过定量研究来探讨翻转课堂的课中教学互动特点，以及翻转课堂与常态课堂的互动差异的文章还较为缺乏。通过改良和优化弗兰德斯编码系统（FIAS），形成以学生为中心的互动分析编码系统（SIAS），由此量化记录和分析了翻转课堂课中和常态课堂课中的教学互动过程。并根据量化结果，可验证编码系统的有效性并得出翻转课堂的课中互动结构具有学生为主、关注能力、主动建构、阶段明确四个特点。研究表明，通过课例分析，得出翻转课堂与常态课堂相比对培养学生“过程与方法、情感态度价值观”等目标具有显著性提升。

摘要：创新教学方式以促进应用型人才的培养，是目前教育界关注的热点，其中，翻转课堂为提升应用型人才的培养效果提供了可能。基于21个学时的摄影课程教学，研究与对比分析了“翻转课堂＋特定教学策略”与传统教学模式在高校少数民族应用型人才培养中的实践效果，结果显示，“翻转课堂＋特定教学策略”能够显著提升学生的分析能力、认知成熟度，进而促进批判性思维的形成。同时，还能够更有效地提升少数民族大学生的知识习得与学业成就，尤其对低起点学生学业成就的促进作用更为明显，但对元素养没有显著影响。另外，对不同性别学生的批判性思维、元素养和学业成就的影响均未见显著差异。

摘要：从历史发展看，终身学习经历了一个从术语、政策到战略转变的过程。进入21世纪，许多国家把终身学习从政策层面上升到战略高度，制定、颁布了终身学习战略（Lifelong Learning Strategy）的行动白皮书，并付诸于实践。从21世纪前10年诸多国家终身学习战略文本看，呈现了一些美好图景：希翼战略愿景为本国发展服务；希翼战略部门有效联结；希翼培育自下而上的学习文化；希翼建立连贯的财政支持体系。然而，从终身学习战略推展实效看，战略效果评估存在愿景与结果的鸿沟，战略推展部门出现整合与割裂的鸿沟，战略财政投入呈现承诺与行动的鸿沟，战略文化培育存在精英与大众的鸿沟。虽然存在诸多问题，但其对未来我国终身学习战略文本的制定无疑具有一定参考价值，包括：从教育规划向终身学习战略思维的转变；实现横向与纵向运行系统的有效整合；建立连贯的财政支持体系；注重终身学习信息数据的搜集与监测。

摘要：第一,开环大学（Open-loop University）；该计划创新性地解除了入学年龄的限制,17岁前的天才少年、进入职场的中年以及退休后的老人都可以入学.这区别于传统闭环大学（18-22岁学生入学,并在四年内完成本科学业）.同时延长学习时间,由以往连续的四年延长到一生中任意加起来的六年,时间可自由安排.因此,开环大学形成了独特的混合学生校园,打破了年龄结构。

摘要：2012年欧盟资助的R3L＋公布了“学习型城市质量保证框架”，框架明确了学习型城市建设质量的内涵维度及标准，设计了质量保证的介入系统和支持系统，为欧盟成员国的学习型城市建设提供了通用标准。它的成功推出是终身学习思想与管理学方法的完美结晶，不仅对欧洲乃至世界的终身学习实践产生革命性影响，也为开创中国特色的学习型城市提供可资借鉴的方法工具。

摘要：知识表征是在线协作学习关注的热点问题。已有研究试图通过同伴协作评价来促进知识表征水平的提升，然而对如何生成有效的协作评价量规尚缺乏足够的关注。针对上述问题，通过选取概念图作为知识表征方法，运用准实验研究、问卷调查及观察法，对促进知识表征的协作评价量规生成机制进行探索。主要研究结论认为：较之学习者生成评价量规，教师设置评价量规更能够促进知识表征水平的提升。评价量规描述的清晰程度能够影响学习者生成概念结构与概念连接的质量。最后，基于结论提出促进知识表征的评价量规生成策略及后续研究展望。

摘要：现有大数据有所谓的3V特征：即“大量化”-Volume）、“多样化”（Variety）和“快速化”（Velocity）.然而,光是大量的数据采集是不够的,这些数据本身还需要有较高价值,即増加第四个V：Value（价值）,成为4V.而经过“大数据”技术的处理（数据采集、数据分析、数据处理、数据显示等）之后更会产生较高的价值.