以分析支援社會與情緒學習：資料驅動設計模式

Tu; Chih-Hsiung)

doi:10.6137/RECT.202304_(131).0002

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doi:DOI 号

来源数据

P11 - 18

社会科学 > 教育学

DOI： 10.6137/RECT

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以分析支援社会与情绪学习：资料驱动设计模式

Using Analytics to Support Social and Emotional Learning: A Data-Driven Design Model

涂志雄(Tu ； Chih-Hsiung)

教育传播与科技研究； 131 期 (2023 / 04 / 30) ， P11 - 18

繁体中文;英文 DOI： 10.6137/RECT.202304_(131).0002

learning analytics ； social and emotional learning ； Data-Driven Learning Design

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摘要 │ 参考文献 (9) │ 被引用文献 (1) │ 国际计量

并列摘要〈TOP〉

Students and educators had unique susceptibility to burnout even before the pandemic. Learning is not purely a cognitive process, but also is emotionally loaded and situated within a social context. If coronavirus disease-2019 rendered us alone and lonely, forging instructional and social community building can combat the pall to accomplish active learning which may be physically alone but collaborative, interconnective, and together. The pandemic emphasizes the importance of holistic education with fostering students' multiple intelligences through effective social and emotional learning (SEL) that signals the need for more dynamic and flexible socio-emotional approaches. Owing to the nature concomitant of relational data, social learning analytics offer analytic powers to enhance SEL. Understanding students' socio-emotional development helps teachers to provide effective, just-in-time, and personalized support. It is also beneficial to inform teachers to provide more adequate social-communicative, metacognitive, and affective learning via data-driven instructional design models. Despite a vast amount of educational data being collected, the data are rarely organized and provided to galvanize students' and instructors' learning and teaching. Being able to comprehend students' intricate SEL, via Data-Informed Learning Design in conjunction with social learning analysis, would support teachers to advance instructional design for continuous and timely improvements. Several dynamic, flexible, and interconnective activities and instructional designs, derivatives of socially and emotionally situated identity theory with learning analytics, are presented to address the learning and teaching needs in face-to-face, blended, remote, HyFlex, or online learning environments.

参考文献 ( 9 ) 〈TOP〉

Bozkurt, A.,Tu, C.-H.(2016).Digital identity formation: Socially being real and present on digital networks.Educational Media International,53(3),153-167.
Dermody, C., Dusenbury, L., Greenberg, M., Godek, D., Connor, P., Cross, R., MartinezBlack, T., Solberg, S., Kroyer-Kubicek, R., Atwell, M., & Bridgeland, J. (2022, March 8). A developmental framework for the integration of social and emotional learning and career and workforce development. CASEL. https://casel.org/sel-workforce-brief-03-2022/
Plutchik, R.(1980).A general psychoevolutionary theory of emotion.Emotion: Theory, research, and experience: Vol. 1. Theories of emotion
Tu, C.-H.,McIsaac, M.(2002).The relationship of social presence and interaction in online classes.The American Journal of Distance Education,16(3),131-150.
Tu, C.-H.,Yen, C.-J.,Ozkeskin, E. E.,Sujo-Montes, L. E.(2021).From online interaction to social learning analytics and community building: A learning engineering perspective.Learning technologies and user interaction

被引用文献 ( 1 ) 〈TOP〉

魏春旺,许虹谊(2024)。中高龄者对於机器人功能与关怀感知之期望分析。教育传播与科技研究，135，57-73。

国际计量

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