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1、第五章 计算机辅助教学中的教学法 一、计算机辅助教学中的教学法 二、学科教师的教学法 三、制作人员的教学法,通常意义上的教学法“教法”，针对教材和学生两个要素。包含：教材的组织处理、教学过程与步骤的设计安排、具体教学方法的运用等。计算机辅助教学中的教学法教材学生计算机环境，达到人机教学活动的最佳效果，是具体落实教学模式和教学策略的可操作方法和技巧。分两个研究方面。,从教师的角度考虑：有活动法、发现法、同伴影响法等从教学软件人员角度考虑：有人机界面的设计、人机教学环境中的教学效果、人机交互活动的设计、挖掘有效的教学信息等。,学科教师的教学法（理论指导、教学模式）活动法心理学家皮亚杰认为智慧来源于
2、动作，活动是连接主、客体的桥梁。在教学过程中实施活动，让儿童自己动手、动脑探索外物，通过这种经验的抽象和反省，可以形成、发展自己的认知结构。虚拟实验室：“把实验室搬到课堂中去”，“学习是一种真实情境的体验”。认知工具：通过这些工具来自己动手探索外物，以丰富原有的认知结构。,发现法皮亚杰：只有儿童自我发现的东西才能积极地被同化从而产生深刻的理解。认知结构是由儿童主动改造的。基于问题的学习：就是要求学生从发现问题、分析问题和解决问题为主线进行学习。“儿童是小科学家”。,同伴影响法皮亚杰：重视儿童之间的相互影响。儿童之间彼此交流想法，可使他们不断了解他人的观点。在同一认知水平上的其他儿童比成人更能促
3、使儿童从自我中心中解脱出来。计算机支持合作学习CSCL：在网络通信工具的支持下，进行同伴互教，小组讨论，小组练习，小组课题等合作性学习活动。虚拟教室VC：虚拟的学习环境，身处异地的师生可以看得见听得着，能进行实时或异步的教学活动。,制作人员的教学法 人机界面的设计要求具有舒适和容易使用的特点，成为系统好坏的重要标志之一。(1)用户界面分析包括任务分析和学习者特点分析。学习者特点分析目的是为了获得有关学习者技能和经验的全部信息，预测学习者对不同界面设计的反应，使界面的复杂性符合学习者的能力。关键是对学习者类型的分类：生手，新手，熟手，专家。,学习者特点的度量标准：使用频次 使用随意性 计算机的熟
4、练度 学习者知识 学习者智能 学习者人体操作能力和技能,(2)界面设计形式界面设计标准：易用性 易学性 操作速度 复杂性 控制 易开发性,对话设计的形式：问答式 菜单 图符 填表 命令语言 自然语言 交互类型,(3)人机交互界面的设计原则 界面上内容明了，信息区、交互区的排列位置合理 界面结构设计美观合理，主题突出 交互图标意义明确，使用方便，易于接受 动画的变化速度合理 支持键盘、鼠标双重操作 具有帮助功能,发展中的自动化语言识别技术、触摸浏览器、虚拟现实技术以及人工智能技术等将不仅改善人与计算机接触时计算机对人的感应，而且将会进一步改进人机界面的物理设计，使得计算机更好地为教育服务。,人机
5、教学环境中的学习效果(1)合作学习对学习效果的影响探讨不同程度的合作学习所营造出的不同目标导向模式对参与学员学习效果的影响。组间不同依存关系所产生的不同合作程度：组内合作组间竞争、组内合作组间不竞争、组内组间合作。研究：结果：组间竞赛有助于学习成就的提高，且无害于参与学员社交上的发展，是教学者可考虑运用之多元教学策略之一。,(2)多媒体组合信息与学习效果如何利用多媒体产生的组合信息使学习者获得最有效的学习信息量。媒体组合信息与学习注意 动态背景对阅读速度的影响 动画对学习记忆的影响,人机交互活动的设计(1)网上互动课程设计主要功能模块：网上课程内容讲座、课程内容精品集、典型问题评析、课程BBS
6、、课程信息库等。要突出以下几个特点：交互性 多样性 开放性 共享性,(2)网络论坛上教师引导设计论坛主持人不只是问题的发现者及信息的组织者，也是学习活动的促进者、教学者、设计者及训练者。论坛支持人扮演的角色：技术性角色、组织者角色、社会性角色、教学性角色。论坛主持人的问答技巧 论坛主持人的沟通语气 主持人引导设计的研究方法,议题：加强班级凝聚力,教学信息的挖掘(1)数据挖掘数据挖掘指从数据仓库中提取隐含的、事先未知的和潜在有用的信息，从而帮助决策者提出问题、发现问题、解决问题等。具有两种能力：自动预测倾向和行为，允许使用者实现知识驱动的决策；自动发现未知模式。数据挖掘目前较多地应用在商业上地市
7、场分析和Internet的资源挖掘上。,应用于学习上的数据挖掘技术是一个高级的学习过程，它实现了对未知知识的发现，体现了建构主义所追求的知识构建目标。数据挖掘的功能任务有：总结规则挖掘、关联规则挖掘、分类规则挖掘、聚类规则挖掘、预测分析、趋势分析等。实现数据挖掘的方法有：统计分析方法、聚类分析、归纳、决策树、神经网络、可视化技术等。,(2)数据挖掘系统结构及数据分析过程,三级结构 三个步骤,(2)数据挖掘技术的教学应用,数据挖掘与建构主义通过“知识”进行连接。,数据挖掘又称从数据库中的知识发现，数据挖掘的过程可以说是一个知识构建的过程。把数据挖掘作为以知识构建的手段，要注意以下设计要点：数据挖掘不能完全替代学习者的思考，否则失去建构主义要求自主学习的意义 数据挖掘是一项技术，而非立即可用的解决方案。实施数据挖掘的各种软件包毫设计简单，能视最终的学习者方便使用；界面设计上要充分发挥数据挖掘可视化技术的威力 数据源要按数据仓库的特征设计，按相关的学习主题组织。与CSCL结合，支持个人和群体的数据挖掘。,
