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翻转课堂时间管理策略分析
Noraayu Ahmad Uzir Dragan Gascaron;ević Wannisa Matcha
Jelena Jovanović Abelardo Pardo
摘要：
本文通过跟踪数据的分析，探讨翻转课堂中学生所遵循的时间管理策略。具体来说，我们对一门计算机工程本科课程(N = 1,134)中连续三次提供的数据集进行了探索性研究。关于活动的跟踪数据最初是为了活动完成的及时性而编码的。然后使用基于Ward算法、一阶马尔可夫链和推理统计学的聚类层次聚类方法对这些数据进行分析，以(a)从学生的学习活动中发现时间管理策略和策略，(b)分析基于个性化分析的反馈对时间管理的影响。结果表明，从跟踪数据中可以发现有意义的、理论上相关的时间管理模式，并将其作为学生策略和策略的表现。研究还表明，时间管理策略与学习成绩有显著的相关性，并与基于个性化分析的反馈的不同干预措施相关。
关键词:翻转学习，学习分析，自主学习，时间管理
1.介绍
在高等教育背景下，从传统教育到在线混合课程的转变为学生提供了一个很好的机会来方便地获取学习资源。然而，这也给学生们带来了一个巨大的挑战，他们要保持积极性和积极参与，并与指定的学术目标保持一致。尤其是在翻转学习环境中，学生被要求积极参与在线准备(课前)和面对面(课堂)活动(He, Holton, Farkas， amp; Warschauer, 2016)。然而，学生往往没有做好准备，特别是在课前活动期间，他们的时间和努力受到了限制(Heinerichs, Pazzaglia， amp; Gilboy, 2016)。最近的研究表明，无效的时间管理和低自我调节技能是最常被引用的失败学习因素的组合(彼得森，克雷格，坎贝尔，amp; Tafliovich, 2016;Thibodeaux, Deutsch, Kitsantas， amp; Winsler, 2017)。从自我调节学习(self - regulated learning, SRL)的角度来看，学生应该能够在反思自己的表现后，调整和适应自己的学习策略和时间使用(Thibodeaux等，2017)。根据Winne和Hadwin的SRL四阶段模型(Winne amp; Hadwin, 1998)，学生通过对手头任务的明确定义、设定目标和选择实现目标的策略来管理他们的学习。然后制定策略和策略来指导他们的学习，最后根据内部标准(如之前的知识和经验)和外部标准(如来自教师的反馈)来评估他们学习策略的有效性，以用于未来的改进(Winne, 2014)。因此，学生计划和投入时间学习、跟进的能力收到:2019年1月2日修订:2019年7月18日接受:2019年8月25日DOI: 10.1111/jcal。John Wiley amp; Sons Ltd J Comput Assist Learn. 2020; 36:70-88。一个高度结构化的时间表，并积极平衡时间的使用是自我调节的重要组成部分(St, Macan, Dipboye， amp; Phillips, 1990;Thibodeaux等，2017)。强有力的自我管理和时间管理技能的必要性也得到了研究的认可，研究发现，这些技能与学习成绩之间存在显著的正相关关系(Hensley, Wolters, Won， amp; Brady, 2018;Nguyen, Huptych， amp; Rienties, 2018;Thibodeaux等，2017)。所有这些都清楚地表明了时间管理技能的重要性。
有一个研究的空白，目的是了解学生如何管理他们的时间在网上准备活动在翻转课堂的背景下。即使可以确定时间管理的特定方法，关于这些差异与学术成功之间的关系的研究也同样有限。为了解决这两个文献上的空白，本研究的目的是提出并实证地证明基于学习分析的方法对于时间管理的策略和策略的识别的价值。这是通过利用数字学习环境记录的跟踪数据，并使用先进的数据科学方法分析这些数据来实现的。因此,该方法克服了自我的局限性的报道时间管理措施和SRL包括静态特性和继承的偏见(Jovanović、G ascaron;evićPardo,道森,怀特罗克高温赖特在2019年;Winne amp; Jamieson‐Noel, 2003;Zhou amp; Winne, 2012)。本文提出的基于分析的方法是建立在最近的学习分析研究的基础上的，该研究提出了用于检测学习策略和策略的方法。根据Fincham Gasevic、约万诺维奇和帕尔多(2019)和抹茶,Gascaron;ević,Uzir, Jovanović,和帕尔多(2019),学习策略是反映学生的认知程序用于执行指定的任务,而学习策略研究学生如何使用几个策略在时间轴。此外，现有的研究表明，使用基于分析的方法检测到的学习策略和策略与课程绩效和满意度相关(Fincham等，2019;Jovanovic, Gasevic, Dawson, Pardo， amp; Mirriahi, 2017;抹茶等，2019年;Pardo, Gasevic, Jovanovic, Dawson， amp; Mirriahi, 2018)，可以作为一个良好的基础，提供基于分析的个性化反馈(Pardo, 2019)。我们假设，时间管理策略和策略有同等的潜力，以反馈的形式产生有用的信息，以改善未来的学习。然而，根据我们的知识，目前的文献提供的证据非常有限的时间管理策略和策略，学生使用的翻转模式。因此，本研究旨在为这一方向的研究做出贡献。
反馈对于促进翻转课堂中有效时间管理实践的价值仍有待探索(Pardo, 2017)。据我们所知，关于基于学习分析的反馈在促进有效的时间管理实践方面的作用的大量定量调查工作非常有限。因此，通过使用数字跟踪和学习分析方法来检查学生的时间管理实践与收到的反馈之间的关系，当前的研究有望提供证据，并有助于更好地理解实际的时间管理实践，以及如何通过反馈来推进它。在教育研究中，反馈被记录为最有效的干预策略之一，以优化学生的学习进度和表现(Evans, 2013;Hattie amp; Timperley, 2007)。时间管理反馈的挑战在于，当学生寻求来自教师、同伴或团体等专家代理的外部反馈以支持高效的SRL时，要向学生提供有意义和可操作的信息(Hattie amp; Timperley, 2007) (Azevedo et al.， 2013;Winne amp; Hadwin, 2013)。目前的研究通过利用外部教育反馈的原则来帮助学习者优化他们的时间管理实践，从而解决了这一差距。
2.文献综述
2.1 时间管理与翻转课堂
翻转课堂是一种教学模式，要求学生积极参与课前和课堂内的学习活动(He et al.， 2016)。它包括在线(预订级)和面对面(预订级)的组件，在整个课程中以一种前后往返的方式重复。课前活动允许学生利用自主学习时间获得基础知识和技能，而在课堂上，学生可以积极参与学习过程并获得个性化的支持(Brewer amp; Movahedazarhouligh, 2018)。通过为学生提供在线学习资源,在课堂时间之前和/或之后,翻转课堂模式提供学生一个机会成为自我监管在准备他们的学习,例如,探索材料,如视频、阅读,或在自己的节奏练习(他et al ., 2016),赶上错过讲座(尼斯amp;宝蓝,2015),或者下课后复习教材时间(伯格曼amp;地对空导弹,2012)。翻转课堂模式提供了很大的灵活性(Thai, De Wever， amp; Valcke, 2017)，但要实现这种教学模式的潜力，需要时间管理技能和自我调节(Broadbent amp; Poon, 2015;卡森,2011;He et al.， 2016;Puzziferro, 2008;理查森，亚伯拉罕，amp;邦德，2012)。在文献中，时间管理被定义为“在执行特定目标导向的活动时，旨在有效利用时间的行为”(Claessens, Van Eerde, Rutte， amp; Roe, 2007, p. 262)。从SRL的角度来看，努力和时间管理是行为方面的，涉及到学生的决定和意图，他们如何分配和控制时间和精力投入到学习中(Pintrich, 2000;温内,2015)。例如，在翻转学习环境中，学生需要确保他们能够管理好自己的时间，在面对面学习之前完成每周的课前活动，这样他们就能在与同伴和老师互动的课上获得足够的知识。总的来说，学生需要有意识地分配在线准备活动和面对面部分的时间，因为课堂出勤时间和课后学习时间都已被证明是学业成功的预测因素(Brint amp; Cantwell, 2010;她Broadbent, 2017;He et al.， 2016;Loch amp; Borland, 2015)。
2.2. 时间管理的度量
文献表明，对学生时间管理的解释通常以SRL模型为理论基础(Eilam amp; Aharon, 2003;Van Den Hurk, 2006)。SRL模型试图解释元认知、认知、动机和情境因素如何影响学习过程(Pintrich, 2000;Winne amp; Hadwin, 1998;齐默尔曼,2001)。这项研究工作的基础是SRL领域的三位主要研究人员的工作，因为他们的意图是遵循主流哲学的原则。根据Pintrich(1991)，时间管理是学生安排、计划和管理个人学习时间的能力(Pintrich, 1991)。他强调，制定切合实际的目标、分配学习时间和有效利用学习时间不应孤立进行，而应仔细综合。这是符合温内的SRL的观点》(2014)和齐默尔曼(1998),将学生视为独立和主动的代理商能够构建自己的目标,进行战略规划,制定计划,监控他们的表现,和平衡各种学习活动的反思信息内部(如先验知识)和外部环境(例如,时间)。SRL的研究广泛使用了自报告仪器。根据Azevedo(2015)的研究，除了课堂讨论，自我报告是唯一被证明可以用于测量学生参与的认知、元认知、情感和动机结构的方法。学习动机策略问卷(MSLQ)是一种调查工具，经常被用来测量学生的时间管理，作为他们在高等教育中SRL能力的一部分(Pintrich, Smith, Garcia， amp; Mckeachie, 1993)。MSLQ是最全面的自我报告工具(Jaclyn Broadbent, 2017)，用于测量SRL的三个主要组成部分，包括认知、元认知和资源管理策略(Pintrich, 1991;Pintrich, 2000)。MSLQ有一个关注时间管理的小节，称为时间/学习环境(Pintrich et al.， 1993)。时间管理和学习环境分量表由8个专门用来衡量时间调节的条目组成，比如“我很好地利用了我在这门课上的学习时间”和“我有一个固定的地方用来学习”。“最近,许多研究人员采用MSLQ仪器评估SRL方面的学术成就报道,一个学生自我效能得分当然是最强的预测性能,而学生的成绩具体监管尺度的工作时间和学习环境监管和被证明是下一个最重要的预测因子的学术成就(Al必经Harthy amp;艾萨克森,2010;杰克逊,2018;Kitsantas, Winsler， amp; Huie, 2008;Lynch amp; Trujillo, 2011;米勒,2015)。因此，了解学生在学习过程中所表现出的时间管理行为，对于提高未来的学习体验和学业成功是至关重要的。
自我报告的SRL和时间管理措施的有效性经常受到质疑，建议使用跟踪数据来代替或完成自我报告。Winne和Jamieson‐Noel(2002)表明，学习者在校准他们对特定学习策略的自我报告和实际测量时是不准确的。根据Zhou和Winne(2012)的研究，这种自我报告的不准确性很可能是由于学习者反思不足造成的。他们还实证表明，自我报告的数据测量学生的意图，而跟踪数据测量实现的意图，并允许收集更细粒度的数据点，这更接近于实际的学习经验。同样，Filva, Guerrero和Forment(2014)也证实，自我报告不足以追踪或捕捉学生在在线学习空间中的潜在行为。跟踪数据在SRL研究中被认为是一种很有前途的方法，可以缓解自我报告测量的局限性(Winne, 2010)。跟踪数据可以提供SRL实际事件的时间近似值。此外，跟踪数据不会遭受学习者的偏见记忆和自我选择偏见(He et al.， 2016)，因为跟踪数据是在学习展开时不被察觉地收集的(Gasevic, Jovanovic, Pardo， amp; Dawson, 2017;Jovanovićet al ., 2019)。跟踪数据还包括许多测量点，基于这些测量点可以回放学习行为的设定(Winne, 2017)。最后，跟踪数据显示，与自我报告的测量相比，跟踪数据与学习结果的相关性更强(Zhou amp; Winne, 2012)。
2.3跟踪数据和时间管理
本研究依靠数据分析方法的能力，基于学习管理系统捕获的跟踪数据，揭示学生时间管理实践的模式和趋势。分析方法的优势在于它们依赖于跟踪数据，这些跟踪数据可以在不严重干扰实际学习过程的情况下被捕获，并且具有传统数据收集方法常常易受影响的低偏差风险。此外，从跟踪数据中提取的模式可以被仔细检查，以开发更复杂的学习帐户(Winne, 2015)。最近，许多研究已经开始使用学习分析方法来检查学生在在线学习环境中的时间管理实践。例如，Il‐Hyun, Kim, and Yoon(2015)使用学习管理系统的日志数据来检查成人学习者在商业电子学习课程中的时间管理策略。1个月的课程包括12个模块，200名参与者。Il‐Hyun等人提取了总登录时间、登录频率和登录间隔的规律性作为在线性能的预测指标。因此，他们得出结论，登录间隔的规律性是成年学习者学习成绩的一个强有力的指标。此外，Montgomery、Mousavi
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