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期刊信息/Journal information
远程教育杂志
浙江广播电视大学
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浙江广播电视大学

龚祥国

双月刊

1672-0008

ycjyzz@163.com

0571-88065047

310030

浙江省杭州市振华路6号

远程教育杂志/Journal Distance Education JournalCSSCI北大核心
查看更多>>本刊以“促进现代远程教育理念与技术的发展和应用”为办刊理念，以现代远程教育为背景，面向基层，面向实践，面向学习者，提供智慧论坛、互动平台、资源市场等，打造专业性、学术性、服务性为特色的一流期刊。
正式出版
收录年代

    生成式人工智能会如何改变教育——基于自动化视角的分析

    乐惠骁汪琼
    3-10页
    查看更多>>摘要：研究回顾了 20世纪工业自动化浪潮对教育领域的影响，借鉴当时工业自动化进程中的相关研究发现，借此审视当下人工智能技术迅猛发展对教育所带来的挑战。特别是针对生成式人工智能技术能够执行非程式化任务这一新特点，分析其对劳动力市场人才需求、学校教育目标以及教师岗位责任的影响。研究表明，生成式人工智能的出现可能标志着教育教学自动化进程的正式开启，对智能 自动化影响教育发展的预判可以沿袭工业 自动化时期的研究路径，在核心素养框架之中侧重人机协同能力培养，发展终身学习的思维与能力。此外，智能自动化也将推动各级各类教育的定位发生转变。

    人工智能自动化人力资本教育实践

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    从ChatGPT到Sora:生成式人工智能如何重塑深度学习场景

    曾明星廖柏林覃遵跃
    11-23页
    查看更多>>摘要：生成式人工智能的快速发展正在重塑人类的生产、生活和学习方式。ChatGPT和Sora作为生成式人工智能的典型代表，分别在文本生成和视频制作领域取得了重大突破。这些进步不仅推动了可视化、沉浸式和高度交互式学习环境的发展，也为探索人机双向知识建构下的深度学习路径奠定了坚实的技术基础。人机双向知识建构下的深度学习路径由四个递进且循环的认知阶段组成:激活感知、知识建构、知识迁移和知识创新，涵盖了深度学习的12个具体环节。研究在知识创新阶段引入SEC1知识创新扩展模型，将生成式人工智能技术有机融入学习的每一个环节，构建了生成式人工智能重塑的深度学习模型，并基于此模型搭建更加丰富多元的学习场景。为了进一步提升整合效果，提出独立增强型、综合集成型和定制化模型三种策略。这些策略旨在帮助学生实现知识的深入理解、迁移内化和创造，培养高阶思维能力。

    ChatGPTSora生成式人工智能深度学习教育场景

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    生成式人工智能赋能教育新基建智慧数字底座的样态

    李海峰王炜
    24-32页
    查看更多>>摘要：教育新基建智慧数字底座是赋能中国式教育现代化高质量发展的重要基础，其建设需要从提升知识共享转向为公平且有质量教育、新质人才培养以及高质量教育持续发展提供支持。以ChatGPT-4o为代表的新一代生成式人工智能，为教育新基建智慧数字底座建设提供了新的发展引擎。智慧数字底座建设应遵循功能与需求的内在一致性、供给与公平的等质同效性、扩展与发展的相互协调性。数字底座应由物理学习空间、数字孪生学习空间和智慧学习空间等组成，将以ChatGPT-4o为代表的新一代生成式人工智能，深度融入数字底座的全系统、全过程和全维度;基于此形成智慧数字底座赋能循证教育的新模式，创设协作问题解决的新场景，搭建跨域的等效同质课堂。为实现这一目的，研究者需统筹开发教育新基建智慧数字底座框架，推进数字底座应用生态系统发展，探索基于智慧数字底座的教育高质量发展模式，加快研制教育专用大语言模型。

    教育新基建生成式人工智能教育大语言模型中国式教育现代化教育高质量发展

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    沉浸式虚拟现实环境中学习者需要何种同伴教学代理?——基于社会存在框架的研究

    王雪刘伊祉兰兰翠玲邢晓宁...
    33-42页
    查看更多>>摘要：沉浸式虚拟现实(immersive virtual reality，IVR)技术的应用并不总能有效促进学习，而学习者的社会存在是其中的关键影响因素。研究设计了意识型、情感型和认知型三种同伴教学代理，以支持社会存在，并探究其对学习者社会存在、学习体验、认知过程及学习效果的影响。研究结果显示，三种同伴教学代理均显著提升了学习者的意识社会存在;情感型和认知型同伴教学代理在一定程度上增强了学习者的认知加工过程和知识保持;认知型同伴教学代理还显著促进了知识迁移。最后，基于研究结果，提出了同伴教学代理的设计与应用策略，为优化IVR教学代理，以及基于生成式人工智能的教育智能体和虚拟数字人的功能优化提供了理论参考。

    沉浸式虚拟现实同伴教学代理社会存在教育智能体虚拟数字人眼动追踪

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    参考文献著录规范及示例

    42页
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    我国场馆科学教师的专业能力如何——分析框架构建与实证调查

    裴新宁看召草胡若楠
    43-52,72页
    查看更多>>摘要：高质量的科学教育离不开非正式科学教育体系的有力支撑，而场馆科学教师作为这一体系中的核心力量，其教学传播能力直接影响场馆科学教育的质量与成效。当前，他们被赋予了参与中小学科学课程教学深化改革的重要使命，更加凸显了提升其专业能力的必要性。为探究场馆科学教师是否能够胜任这一专业角色，本研究以学科教学知识框架为基础，结合情境学习理论，提出了场馆科学教师专业实践能力的分析框架，并设计调查问卷，对我国487名场馆科学教师进行了实证调查。研究结果表明，我国场馆科学教师队伍以中青年为主，专业背景多元，但接受过科学教育或科学传播专业训练的人员比例较低;在科学本质的理解、教学互动实践能力等方面存在较明显的薄弱环节;在职业发展方面，培训方向和路径亟待明确。基于此，研究提出了加快推进场馆科学教师专业化进程的政策建议。

    场馆科学教师非正式科学教育专业实践能力场馆中特定科学教学知识

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    探究社区与沟通焦虑:在线协作会话中学习效果的条件组态研究

    吴林静王慧敏向雪琳高喻...
    53-61页
    查看更多>>摘要：在线协作会话是在线学习和混合式学习中促进师生与生生交流、实现知识建构的重要方式。然而，在线协作会话中各相关因素如何通过交互作用影响学习效果的机制尚不明确。研究以社会认知理论为基础，从个体内在的心理因素与外在的学习环境两个维度出发，提出在线协作会话中的沟通焦虑、社会存在、认知存在和教学存在四个因素对学习效果有联动影响。研究收集了某师范大学计算思维课程中31位学习者的全部在线协作会话数据，采用定性比较分析方法探索了影响学习效果的条件组态。分析结果表明:(1)在线协作会话对学习效果的影响存在多种可能路径和非对称因果关系;(2)良好的探究社区环境能够帮助高沟通焦虑程度的学习者获得较好的学习效果;(3)高沟通焦虑程度的学习者在缺乏高水平教学存在时，更易表现出较差的学习效果。基于上述结论，本文对在线协作会话的研究者和实践者提出以下建议:(1)避免对学习者的学习效果进行单一因素归因;(2)注重为高沟通焦虑程度的学习者营造良好的在线协作会话氛围。

    在线协作会话社会认知理论探究社区理论沟通焦虑定性比较分析

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    显性直接教学视角下的科学课堂分析框架构建及验证

    赵国庆樊蓓蓓
    62-72页
    查看更多>>摘要：做好科学教育加法，推进科学教育高质量发展，已成为我国新时代教育改革的核心目标之一。课堂是教学活动实施的主阵地，提高科学课堂教学质量是实现科学教育加法的落脚点和突破口。显性直接教学力求通过"精心地设计教学"和"高效地实施教学"让所有学生获益，具有促进知识深度理解和高阶思维能力发展的双重潜力。本研究以显性直接教学为理论视角，首先在文献分析的基础上提取了显性直接教学的核心策略和教学行为，然后通过两轮德尔菲法和两节课例的试编码，构建了显性直接教学视角下的科学课堂分析框架。研究随机选择5节课例进行背对背编码，结果表明编码具有较高的评分者一致性信度，验证了该课堂分析框架的可用性。该分析框架包括认知建模、检查理解、支架渐隐和分层干预4个一级指标，以及分解复杂技能、教师建模、教师出声思考和学生出声思考等17个二级指标。该框架为科学课堂教学分析和效果评估提供了新的理论视角和可操作性工具，弥合了显性直接教学理论与科学课堂分析之间的理论—实践鸿沟。

    显性直接教学课堂分析框架德尔菲法认知建模支架渐隐理解检查分层干预

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    面向数智化异构学习环境的学习者交互多层网络分析——基于Traces分析框架的应用与展望

    王志军苏晨予余新宇
    73-82,91页
    查看更多>>摘要：在数智时代，学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点，学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著，学习发生的情境是一个复杂系统。连续的学习行为数据以不同粒度分散在多个异构学习环境中，关联这些环境中的数据是对复杂学习行为形成连续认识、系统深入把握数智化学习规律的关键，而如何对粒度不一且分散的交互数据进行关联和分析是学习分析研究中必须解决的问题。为此，研究指出基于多层网络分析法——Traces分析框架是应对这一问题的解决方案，并系统梳理了 Traces分析框架的特征、核心概念、各个层级的分析过程及支持方法，进而通过案例展示了该方法既可以整体应用于识别交互会话及关键参与者、识别学习者群组(社区)、分析参与者之间的关系以及参与情况随时间的演变态势，又可以局部应用于微观层面的数据分析。研究表明，Traces分析框架能跨越多个数智化异构学习环境，从多个层次有效融合线程分析法、社会网络分析等多种方法，突破单一维度和还原论分析法的局限，关注行动者之间的复杂关系并扩展了分析对象，有助于研究者形成对复杂学习行为的连续性认识，堪称人类迈向"数据海洋"的数智时代教育研究新范式。该方法为全面地理解数智化异构学习环境中的交互规律，从整体和系统层面深度把握数智时代学习的复杂规律提供了新思路。

    多层网络分析Traces分析框架数智化学习环境关联数据学习分析复杂系统人工智能数据海洋

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    生成式人工智能何以融入质性研究——以"生成田野"为起点的功能评价与伦理审思

    马颂歌左靖文
    83-91页
    查看更多>>摘要：生成式人工智能技术背景下，研究者已经创造出虚拟了物理环境、社会环境和人际关系的"生成田野"。个案分析发现，在开放式深度访谈中，人工智能受访者需要全面的人物设定，其生成的访谈文本具有"对应倾向""常识回应"和"关系模糊"特性，说明其信息供给能力强、关系供给能力弱。在阅读、摘录、分类等基础编码环节，人工智能编码的效率优势明显，但有"总结倾向"和"分析倾向"。在叙事、解释、分析等解析编码环节，人工智能表现出用学界常识批判文化持有者内部眼界的倾向，对本土概念解释失准，未能发现常识性悖论。投喂常识性悖论后，人工智能即可生成全面、系统、有新意的理论分析。基于人工智能在质性研究各阶段之"能为"，研究者应思考是否向人工智能让渡自身研究权利的"允为"问题，学界在"应为"方面可首先开放利用人工智能进行模拟的权限，允许研究者"真实"与"虚拟"双线并行，借虚拟访谈训练技术、适应情境，借虚拟分析提供线索、生发灵感。

    质性研究方法生成式人工智能人工智能编码人工智能访谈生成田野

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