2025年大学教育技术专业题库- 大学教育技术学专业学生科研交流会

2025年大学教育技术专业题库——大学教育技术学专业学生科研交流会考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题3分，共15分）1.学习分析（LearningAnalytics）2.混合式学习（BlendedLearning）3.人工智能教育应用（AIforEducation）4.认知负荷理论（CognitiveLoadTheory）5.教育技术伦理（EducationalTechnologyEthics）二、简答题（每小题5分，共25分）1.简述教育技术学研究中行动研究法的主要特点。2.阐述教育技术促进教育公平的主要途径及其面临的挑战。3.比较基于行为主义和基于建构主义的学习理论在教育技术应用中的不同体现。4.简述在学习环境中应用虚拟现实（VR）技术的潜在优势。5.描述教育技术学领域内需要关注的主要伦理问题及其应对原则。三、论述题（每小题10分，共30分）1.论述大数据分析在教育技术领域的应用价值及其可能引发的隐私和安全问题。2.结合当前教育改革趋势，论述教育技术如何支持个性化学习的发展。3.谈谈你对“教育技术是教学设计的艺术”这句话的理解，并举例说明。四、案例分析题（15分）阅读以下关于某学校引入“教育游戏化”系统以提高学生数学学习兴趣的简短案例，并回答问题：“某小学尝试引入一款数学主题的教育游戏化APP，通过积分、徽章、排行榜等游戏元素，将数学练习题融入游戏中。初期数据显示，部分学生参与度显著提高，完成练习的数量增加。但随后发现，有些学生为了快速获取积分而进行机械重复练习，并未深入理解数学概念，且过度依赖游戏奖励。同时，教师需要花费额外精力进行学生行为引导和效果评估。”请分析该案例中教育游戏化应用所体现的潜在优势与面临的挑战，并提出改进建议。五、研究设计题（25分）假设你计划开展一项研究，旨在探讨移动学习应用（如在线课程APP、知识获取小程序）对大学生自主学习效果的影响。请根据以下要求，设计该研究的基本方案：1.明确研究问题或假设。2.选择合适的研究设计（如实验研究、准实验研究、相关研究等），并说明理由。3.确定研究对象（样本选择、抽样方法）。4.设计研究工具（如问卷、测试题、访谈提纲等）。5.概述数据收集过程。6.简述数据分析方法。试卷答案一、名词解释1.学习分析（LearningAnalytics）：指运用信息模型和技术，对学习者背景、行为、交互及产生的各类数据进行分析，以理解学习过程、预测学习结果、提供反馈支持决策，从而促进学习和改进教学活动。**解析思路：*考察对学习分析基本概念的掌握。答案需包含核心要素：数据收集、分析模型、技术方法、目标（理解过程、预测结果、提供反馈、支持决策）以及最终目的（促进学习、改进教学）。2.混合式学习（BlendedLearning）：指将在线学习（远程、数字化）与传统的面对面课堂教学相结合的教学模式。它不是简单的混合，而是根据学习目标和学生需求，对在线和面授活动进行精心设计、整合与优化。**解析思路：*考察对混合式学习定义的理解。答案需强调其核心特征：结合在线与面授、非简单叠加、基于设计整合优化。需要区别于纯在线学习和纯面授学习。3.人工智能教育应用（AIforEducation）：指将人工智能技术（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）应用于教育领域，以支持个性化学习、智能教学辅助、自动化评估、学习分析、教育管理优化等。**解析思路：*考察对AI在教育中应用广度的理解。答案应包含AI的核心技术（示例即可）、应用领域（个性化、教学辅助、评估、管理优化等）。4.认知负荷理论（CognitiveLoadTheory）：该理论认为，学习者在学习过程中会同时经历三个认知负荷：内在认知负荷、外在认知负荷和相关认知负荷。有效的教学设计应致力于降低外在认知负荷，优化内在认知负荷，并提供适当的相关认知负荷以促进学习。**解析思路：*考察对认知负荷理论核心概念的掌握。答案需包含三个负荷的构成（内在、外在、相关），并点明教学设计的核心原则（降低外在、优化内在、增加相关）。5.教育技术伦理（EducationalTechnologyEthics）：指在教育技术的研究、开发、应用和评价过程中，应遵循的道德原则和行为规范，涉及数据隐私与安全、数字鸿沟、技术公平、算法偏见、在线行为规范、知识产权等多个方面。**解析思路：*考察对教育技术伦理范畴的理解。答案应涵盖伦理关注的方面（隐私安全、公平、偏见等），并点明其适用的环节（研究、开发、应用、评价）。二、简答题1.简述教育技术研究中行动研究法的主要特点。*答案要点：*由实践者（研究者）和受益者（如教师、学生）共同参与。*在真实的教育情境中开展。*目的在于解决实际问题，改善实践。*研究过程循环迭代，包含计划、行动、观察、反思四个步骤。*强调研究成果的即时应用和共享。**解析思路：*考察对行动研究方法论特点的掌握。需突出其参与主体（共同参与）、场所（真实情境）、目的（解决问题）、过程（循环迭代四步法）和特点（应用导向、反思性）。2.阐述教育技术促进教育公平的主要途径及其面临的挑战。*答案要点：*途径：*提供远程教育机会，打破地理限制，让偏远地区学生能接触到优质资源。*开发通用技术设计（UniversalDesignforLearning,UDL）资源，满足不同能力学生的学习需求。*利用数据分析和智能推荐，实现个性化支持，弥补个体差异。*推动教育信息化基础设施建设，缩小数字鸿沟。*挑战：*数字鸿沟依然存在（设备、网络、技能）。*资源质量和有效性的不均衡。*技术应用可能加剧现有教育不平等。*教师数字素养和教学能力有待提升。*隐私和安全问题。**解析思路：*考察对教育技术促进公平的理解和辩证思考。要求答出至少几条主要途径（技术应用的具体方式），并能识别并分析面临的主要挑战（如数字鸿沟、资源质量、技术加剧不平等、教师能力、隐私等）。3.比较基于行为主义和基于建构主义的学习理论在教育技术应用中的不同体现。*答案要点：*行为主义：*学习观：学习是刺激-反应联结的形成。*技术应用：强调程序教学、电化教学（如CAI）、drill-and-practice（练习反馈）、行为测试。设计注重清晰指令、即时反馈、强化。*建构主义：*学习观：学习是学习者主动建构知识意义的过程。*技术应用：强调探究式学习环境、模拟仿真、协作学习平台、知识建构工具（如博客、维基）、信息检索与整合工具。设计注重情境、协作、会话、意义建构。**解析思路：*考察对两种学习理论核心观点及其与技术应用的关联的理解。需要分别阐述两种理论的学习观，并明确对应的教育技术应用模式或特征，最后进行比较，突出差异。4.简述在学习环境中应用虚拟现实（VR）技术的潜在优势。*答案要点：*提供沉浸式、身临其境的学习体验，增强感官刺激和参与感。*创建安全、可控的模拟环境，用于高风险或难以实地体验的学习（如手术模拟、危险情境应对）。*支持超越物理限制的体验，如虚拟实地考察、微观/宏观世界探索。*促进空间认知能力发展和技能训练。*为特殊需求学习者提供独特的交互方式。**解析思路：*考察对VR技术在教育中应用价值（优势）的认识。需从体验（沉浸感）、环境（安全可控、超越限制）、认知（空间能力）、特殊需求等角度阐述其潜在好处。5.描述教育技术学领域内需要关注的主要伦理问题及其应对原则。*答案要点：*主要伦理问题：*数据隐私与安全：学习者数据（行为、成绩等）的收集、存储、使用和共享。*技术公平与可及性：不同社会经济背景、文化群体、能力水平者获取和使用技术的机会。*算法偏见与歧视：算法设计可能固化或放大社会偏见。*人机交互与社会影响：过度依赖技术对人际交往、身心健康的影响。*技术对教学和评估方式的冲击：如自动化评估的准确性、技术标准化带来的教学僵化。*应对原则：*遵循最小必要原则、知情同意原则处理数据。*推动技术普及，设计包容性技术，保障公平接入。*加强算法审计，促进算法透明和公平。*引导健康使用技术，关注伦理教育。*强调技术伦理规范制定与遵守，鼓励批判性反思。**解析思路：*考察对教育技术伦理问题的广度和深度的理解。需要列举关键伦理问题（数据、公平、偏见、社会影响、教学评估等），并能提出相应的、具有普遍性的应对原则或规范。三、论述题1.论述大数据分析在教育技术领域的应用价值及其可能引发的隐私和安全问题。*答案要点：*应用价值：*实现精细化学习者画像，了解学习行为和需求。*支持精准教学干预和个性化学习路径推荐。*提升学习过程和教学效果的实时监控与评估能力。*促进教育数据挖掘，发现学习规律，优化教学策略。*辅助教育决策，为课程设置、资源配置提供数据支持。*隐私和安全问题：*学习者个人数据（身份、行为、成绩等）可能被过度收集和滥用。*数据泄露风险，可能导致身份盗窃或名誉损害。*数据分析结果可能被误用，形成新的评价或分类标准，加剧不公。*缺乏透明度，学习者不知自己的数据如何被使用和解释。*算法决策的“黑箱”问题，难以追溯和问责。*结论：大数据分析是教育技术发展的重要驱动力，但必须高度重视并有效应对其引发的隐私和安全挑战，在价值与应用、伦理与规范之间寻求平衡。**解析思路：*要求对大数据分析在教育中的应用价值和潜在风险进行系统、深入地论述。需分别展开论述其带来的好处（个性化、精准化、决策支持等），并深入分析其可能带来的隐私侵犯、数据安全、算法偏见、透明度不足等风险。最后应有总结和辩证看法。2.结合当前教育改革趋势，论述教育技术如何支持个性化学习的发展。*答案要点：*教育改革趋势：重视学生主体性、差异化教学、因材施教、终身学习能力的培养。*教育技术支持个性化学习的方式：*提供丰富的、多样化的数字学习资源（文本、视频、交互模拟等），满足不同兴趣和基础学生的需求。*利用自适应学习平台，根据学生的学习进度和能力水平动态调整学习内容和难度。*通过在线学习系统，允许学生按照自己的节奏学习，灵活安排学习时间和路径。*运用学习分析技术，实时监控学习过程，识别学习困难并提供针对性反馈或资源推荐。*支持协作学习和项目式学习，为个性化学习提供社会互动和深度探究的环境。*提供智能辅导系统（Chatbots），解答学生疑问，提供学习指导。*讨论：技术支持下的个性化学习需与教师的专业指导相结合，关注学习过程的质量而非仅仅结果。同时要关注技术鸿沟和数字素养问题。**解析思路：*考察将教育技术与教育改革大背景（特别是个性化学习）相结合的能力。需要先点明当前教育改革对个性化学习的需求，然后具体阐述技术（资源、自适应平台、学习分析、协作工具、智能辅导等）是如何在不同层面（内容、路径、过程、交互）支持个性化实现的，最后可适当讨论实施中的挑战。3.谈谈你对“教育技术是教学设计的艺术”这句话的理解，并举例说明。*答案要点：*理解：*技术是基础/工具：教育技术为教学设计提供了丰富的媒体、资源和平台支持。*设计是核心/桥梁：教学设计是将教育目标、教学内容、学习者特征、教学资源、技术应用等要素进行系统规划、组织和整合的过程，是将技术与教学目标有效连接的关键。*艺术在于融合与创新：“艺术”体现在如何根据具体教学情境，巧妙地、创造性地运用技术手段，优化教学过程，提升教学效果，激发学生学习兴趣，促进学生深度学习。这需要教育设计者具备良好的教育理念、教学智慧、技术素养和审美能力，实现技术与教学的和谐统一，而非生硬叠加或为了技术而技术。*艺术在于适切与高效：选择合适的技术，并将其最有效地融入教学环节，达到“四两拨千斤”的效果，这本身就是一种教学设计的艺术。*举例说明：*设计一个关于“光合作用”的科学概念教学。教师可以设计一个简单的在线模拟实验（技术），让学生拖拽元素、调节光照和二氧化碳浓度，直观观察叶片颜色的变化和氧气产生量（设计融合技术），模拟真实实验过程。同时，设计引导性问题（如“改变哪个条件会影响结果？”），促进学生思考（设计促进互动与认知）。最后，学生可以用思维导图（技术工具）总结光合作用过程（设计评估与反馈）。这个设计将模拟技术、在线互动、问题引导等有机融合，生动形象地帮助学生理解抽象概念，体现了教学设计的艺术性。**解析思路：*要求对教育技术与教学设计的关系进行阐释，并赋予“艺术”一词特定的内涵（融合、创新、适切、高效、和谐）。需要从理论层面理解技术与设计的相互作用，并用一个具体的教学设计案例来生动地说明如何将技术与教学目标、过程、资源等元素艺术性地结合起来，以达到优化的教学效果。四、案例分析题*答案要点：*优势分析：*提高了学习趣味性和参与度，符合部分学生的兴趣点。*变枯燥的练习为游戏任务，可能激发部分学生的内在动机。*提供即时反馈和奖励机制，符合行为主义的部分原理，短期内可能有效提升练习量。*技术手段引入，可能被视为一种现代化教学尝试。*挑战分析：*效果肤浅：过度关注积分、徽章等外在奖励，可能导致学生为获得奖励而机械练习，忽视知识理解和概念内化，学习深度不足。*动机不可持续：基于外在奖励的动机一旦消失或奖励难度加大，学生参与度可能迅速下降。*忽视个体差异：游戏化设计可能未能充分考虑不同学生的认知水平和学习风格，效果可能不均衡。*技术与学习目标匹配度：游戏机制是否真的有助于数学概念的理解和学习策略的掌握，需要审慎评估。*教师负担增加：需要额外精力引导、评估和管理。*改进建议：*优化游戏化设计：将游戏元素（如挑战、探索、合作）与数学学习目标深度融合，设计更有认知含量的游戏任务，而非简单替换。*强调内在动机：结合探究式学习，让学生在解决真实问题中感受数学的乐趣和用处。*提供过程性反馈：不仅关注结果（得分），更要关注学习过程，提供针对性的学习建议和概念解释。*关注知识理解：设计需要学生进行思考、解释、证明的任务，而非简单计算。*教师培训与支持：为教师提供使用和评价游戏化系统的培训，提供有效的管理策略。*结合其他教学策略：将游戏化APP作为教学补充，而非全部，结合教师的讲解、讨论、合作学习等。**解析思路：*考察学生运用教育技术知识和研究视角分析真实案例的能力。需要能从多个角度（优势、挑战）辩证地分析案例中教育游戏化应用的利弊，并能提出具体、有针对性的改进建议。分析应结合学习理论（动机、认知负荷）、技术设计原则、教学实践等方面。五、研究设计题*答案要点：1.研究问题/假设：*研究问题：移动学习应用（M-LearningApps）对大学生自主学习效果（如学习投入度、知识掌握程度、问题解决能力）有何影响？*或研究假设：使用移动学习应用与不使用（或较少使用）移动学习应用相比，大学生在特定学科（如XX课程）的自主学习效果（如期末成绩、学习效率）存在显著差异。2.研究设计：*选择：采用准实验研究设计（如前后测对照组设计）。*理由：移动学习应用的使用情况难以完全随机分配给被试，且自主学习效果受多种因素影响，难以完全控制。准实验设计能较好地控制无关变量，通过前后测和对照组比较，在一定程度上评估干预效果。3.研究对象/样本：*研究对象：在校大学生。*样本选择：选取某高校或多个学院开设的某门公共课或基础课（如“大学物理”、“高等数学”）的学生。*抽样方法：可采用分层随机抽样（按年级或专业分层）或整群抽样（选取整个班级）。样本量需根据统计要求确定，并保证两组在人口统计学变量（如性别、年级）和学习基础等方面具有可比性。4.研究工具：*自制移动学习应用使用情况调查问卷：了解学生使用移动学习应用的频率、时长、平台偏好、使用目的、自我感知效果等。*前后测试卷：用于评估学生在研究前后对课程核心知识点的掌握程度。试卷应包含不同难度层次和题型（选择、填空、简答等），确保信度和效度。*（可选）自主学习能力量表：评估学生在学习计划性、资源利用、自我监控、问题