2025年大学教育技术专业题库- 新媒体环境下的教育技术学研究

2025年大学教育技术专业题库——新媒体环境下的教育技术学研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题5分，共20分）1.新媒体环境下的教育技术学研究2.混合式学习3.学习分析4.数字鸿沟二、简答题（每小题10分，共40分）1.简述新媒体的主要特征及其对教与学带来的基本改变。2.比较建构主义学习理论与行为主义学习理论在解释新媒体环境下学习现象时的异同。3.简述大数据和学习分析在教育技术研究中的应用价值。4.分析新媒体环境下教育技术学研究面临的伦理挑战。三、论述题（20分）论述人工智能技术（如自然语言处理、机器学习）在教育领域的应用前景及其对教育技术学研究范式的可能影响。四、案例分析题（30分）阅读以下案例，并回答问题：某中学尝试利用一款大型在线开放课程平台（MOOC）辅佐传统教学。该平台提供丰富的视频课程、互动练习和同伴互评功能。教师将部分教学内容发布在平台上，要求学生课后完成学习任务。然而，初期数据显示，学生参与度不均，部分学生仅完成基础要求，深度学习行为较少，且教师反馈平台互动功能复杂，难以有效监控和指导学生讨论。结合教育技术学相关理论，分析该案例中可能存在的问题，并提出改进建议。五、研究设计题（30分）假设你希望研究“短视频资源在大学课堂中促进批判性思维发展的效果”，请设计一个初步的研究方案。方案应至少包含以下要素：研究目标、核心研究问题、研究对象与抽样方法、研究方法（定性、定量或混合）、数据收集工具（如问卷、访谈提纲、课堂观察记录表等）、数据分析策略以及预期能够获得的主要结论类型。试卷答案一、名词解释1.新媒体环境下的教育技术学研究：指运用教育技术学的理论和方法，聚焦新媒体（如互联网、移动设备、社交网络、虚拟现实等）环境对教育过程、学习方式、教育资源及教育体系产生的深刻影响，旨在探索新媒体与教育教学融合的规律、模式、策略，并开发、评价和推广相关技术应用于教育的理论与实践研究活动。它不仅关注技术本身，更关注技术在教育情境中的整合、应用及其带来的教育变革，强调研究的前沿性、应用性和跨学科性。**解析思路：*此题考查对核心研究领域的理解。答案需包含界定研究主体（教育技术学）、研究客体（新媒体环境及其对教育的影响）、研究内容（规律、模式、策略、实践）、研究方法（理论、方法）以及研究目的（探索、开发、推广）等关键要素，体现其作为一门研究领域的综合性特征。2.混合式学习：指将在线学习（使用网络技术进行的学习活动）与面授学习（传统的课堂教学活动）根据教学目标、学习者特征和教学内容等，进行有目的地、系统地结合的一种新型学习模式。它旨在整合两种学习方式的优点，克服单一模式的局限性，通过线上线下的灵活交互，优化学习体验，提高学习效率和学习效果。**解析思路：*此题考查对混合学习定义的理解。答案需明确指出混合式学习的核心是“结合”，强调结合的对象（在线学习与面授学习），结合的方式（有目的地、系统地），以及结合的目的（优势互补、优化体验、提高效果）。需避免将其简单等同于“线上线下混合”。3.学习分析：指运用信息技术手段收集、管理和分析学生在学习过程中的各种数据（如学习行为数据、学业成绩数据、互动交流数据等），以揭示学习规律、诊断学习困难、评估教学效果、提供个性化反馈和支持服务，从而促进学习者发展和改进教学实践的一系列活动、方法和过程。它是大数据技术在教育领域的具体应用，旨在实现数据驱动的教学决策和学习支持。**解析思路：*此题考查对学习分析概念及其技术基础的把握。答案应涵盖学习分析的关键环节（数据收集、管理、分析），核心目标（揭示规律、诊断困难、评估效果、提供支持），应用领域（促进学习、改进教学）以及技术支撑（信息技术、大数据）。4.数字鸿沟：指在数字技术（如互联网、计算机）的接入、使用和技能掌握等方面，不同社会群体（如不同地区、不同收入、不同年龄、不同教育背景）之间存在的不平等现象。在教育领域，数字鸿沟表现为学生在获取数字资源、使用数字工具、发展数字素养能力方面的差距，这种差距可能加剧教育机会的不平等，影响教育公平。**解析思路：*此题考查对数字鸿沟概念及其教育意义的理解。答案需抓住“不平等现象”的核心，并明确指出其具体表现（接入、使用、技能），同时点明其在教育领域的具体体现（资源、工具、素养能力差距）及其潜在后果（加剧机会不平等、影响教育公平）。二、简答题1.新媒体的主要特征及其对教与学带来的基本改变。新媒体的主要特征包括：①互动性强，打破了单向传播模式，支持用户生成内容（UGC）和实时互动；②传播速度快、范围广，信息传播呈现即时化、全球化特征；③内容形式多样化，融合文字、图像、音频、视频等多种媒介形态，提供丰富的感官体验；④用户体验个性化，用户可以根据自身需求选择、定制信息内容和服务；⑤融合性与渗透性强，能够与其他技术、社会领域深度融合，渗透到生活的方方面面。这些特征对教与学带来的基本改变包括：①教学方式从以教师为中心的知识灌输转变为更加注重引导、启发和互动的参与式教学；②学习方式从以课本为主、被动接受的知识获取转变为更加自主、探究、合作和个性化的学习；③学习资源从相对有限、静态的教材扩展为取之不尽、动态更新的网络资源库；④师生关系从传统的权威-服从模式转变为更加平等、开放的协作关系；⑤评价方式从侧重结果评价转变为更加关注过程性评价和多元评价；⑥教学时空界限被打破，学习可以随时随地进行。**解析思路：*第一步，清晰列出新媒体的关键特征。第二步，针对每个特征，分析其对教与学可能产生的具体影响，注意体现“改变”的方面，如教学方式、学习方式、资源、关系、评价、时空等。答案应全面且相互关联，体现新媒体的变革性影响。2.比较建构主义学习理论与行为主义学习理论在解释新媒体环境下学习现象时的异同。相同点：①都承认学习是内在心理过程的改变，而非简单的外部刺激反应。②都重视外部环境或条件对学习过程的支持和影响。③在某种程度上，新媒体环境既可以支持行为主义式的技能训练（如反复练习、即时反馈），也可以支持建构主义式的知识建构活动。不同点：①核心观点不同：行为主义强调刺激-反应联结和外部强化，学习是被动接收和形成反应；建构主义强调学习者的主动性、主观能动性，学习是学习者基于已有经验主动建构知识意义的过程。②学习环境观不同：行为主义倾向于设计结构化、有序的、可控的学习环境；建构主义更倾向于支持非结构化、开放性、情境化的学习环境。③技术角色不同：行为主义视角下的技术主要是传递信息、提供练习和反馈的工具；建构主义视角下的技术更多是作为认知工具、情境创设工具、协作平台，支持学习者探索、发现和建构知识。④评价侧重不同：行为主义评价侧重可观察的行为改变和结果；建构主义评价侧重学习者的意义建构过程、问题解决能力和元认知能力。在新媒体环境下，建构主义的学习观更能解释复杂的、基于项目的、协作式、探究式的在线学习现象，而行为主义的原则在技能自动化训练、知识点的快速呈现和测试等方面仍有其价值。**解析思路：*采用比较分析法。先明确行为主义和建构主义的核心理论分歧（学习观、环境观、技术角色、评价观）。然后，结合新媒体环境的多样性，分析两种理论视角在该环境下的适用性和局限性。强调没有绝对谁优谁劣，而是视角不同，解释侧重点不同。3.简述大数据和学习分析在教育技术研究中的应用价值。大数据和学习分析在教育技术研究中的应用价值主要体现在以下几个方面：①揭示学习规律与模式：通过分析海量的学生学习行为数据（如浏览路径、停留时间、点击次数、互动频率等），研究者可以发现个体或群体的学习偏好、认知特点、知识掌握难点以及有效的学习策略和模式。②实现精准教学与干预：基于学习分析结果，可以为学生提供个性化的学习资源推荐、学习路径建议和及时的反馈与辅导，为教师提供针对性的教学调整建议，实现因材施教。③评价教学效果与优化资源：通过分析学生学业成绩、学习行为等数据，可以评估不同教学策略、课程资源、技术工具的有效性，为教学改进和资源优化提供实证依据。④预测学生发展与学生支持：学习分析可以预测学生的学习风险（如辍学风险、学业困难风险），帮助教育者提前介入，提供必要的学生支持服务。⑤推动教育决策的科学化：宏观层面的教育数据聚合分析，可以为教育政策制定、资源配置、教育公平等提供数据支撑，提升教育决策的科学性和有效性。**解析思路：*此题要求阐述应用价值，需从研究者、教师、学生、教育管理者等多个角度切入。围绕“揭示规律”、“精准教学”、“评价优化”、“预测支持”、“科学决策”等关键词展开，具体说明大数据和学习分析如何解决教育研究或实践中遇到的问题，带来哪些好处。4.分析新媒体环境下教育技术学研究面临的伦理挑战。新媒体环境下教育技术学研究面临的主要伦理挑战包括：①数据隐私与安全：新媒体应用会收集大量用户（尤其是学生）的行为数据和生理数据，如何合法、合规、合乎道德地收集、存储、使用和共享这些数据，保护用户隐私，防止数据泄露和滥用，是首要挑战。②算法偏见与公平性：学习分析、个性化推荐等常常依赖算法，但算法可能隐含设计者的偏见，导致对特定群体（如弱势群体）的不公平对待，加剧教育不平等。③知情同意与透明度：研究者或技术开发者在利用学生数据进行研究或提供服务时，是否充分获得了用户的知情同意？技术运作机制和数据使用规则是否对用户透明？④数字监控与自主性：新媒体技术使得对学习过程的监控成为可能，如何在利用监控数据进行改进的同时，尊重学习者的学习自主性和隐私权，避免过度控制？⑤技术成瘾与过度依赖：研究需要关注新媒体应用可能带来的学生技术成瘾、注意力分散、社交隔离等问题，以及如何引导健康、合理的技术使用。⑥研究者的责任与利益冲突：研究者与技术开发者、平台提供商之间可能存在利益关系，如何确保研究的独立性和客观性，避免利益冲突影响研究结果的公正性。**解析思路：*此题要求分析伦理挑战，需围绕“隐私安全”、“算法公平”、“知情同意”、“监控自主”、“成瘾依赖”、“研究者责任”等新媒体环境下的典型伦理议题展开。每个挑战点应说明具体表现、潜在风险以及对研究活动提出的要求。三、论述题论述人工智能技术（如自然语言处理、机器学习）在教育领域的应用前景及其对教育技术学研究范式的可能影响。人工智能（AI）技术在教育领域的应用前景广阔，正在深刻改变教与学的面貌。在应用前景方面，自然语言处理（NLP）技术有望实现更智能的对话式教学助手、自动化的作业批改与反馈系统、个性化的学习内容生成与推荐、以及更自然的语言交互式学习平台。机器学习（ML）则能驱动自适应学习系统的优化，使学习路径和内容根据学生的学习进度和理解程度动态调整；支持学习分析模型的深化，更精准地预测学习风险、识别知识缺口；赋能教育评价的智能化，实现更全面、多维度的过程性评价和预测性评价；并辅助教师进行教学设计、课堂管理和学情分析，减轻教师负担。AI甚至可能在特定领域（如编程、语言学习）实现初步的智能教学，提供接近人类教师的个性化指导。在影响教育技术学研究范式方面，AI的应用可能带来以下变革：首先，研究对象的拓展，研究将更关注AI技术本身的教育应用效果、伦理影响，以及人机交互、智能系统设计等新问题。其次，研究方法的革新，传统的研究方法可能需要与AI技术结合，例如利用AI进行大规模数据处理、模式识别、因果推断，发展出基于AI的混合研究方法。第三，研究视角的深化，研究者需要从更系统、更智能的视角来审视教育技术，关注技术、人、环境之间的复杂互动和涌现现象。第四，研究伦理的凸显，AI在教育中的应用伴随着新的伦理挑战（如算法公平、数据隐私、人机关系等），要求研究活动必须高度关注伦理规范，将伦理考量嵌入研究全过程。第五，研究范式的演变，可能促使研究范式从传统的实验主义、解释主义等，向更能体现复杂系统、智能系统特征的混合范式、计算范式等发展，强调跨学科合作（如AI、认知科学、心理学、教育学）。**解析思路：*此题要求论述，需要结构清晰，论点明确，论据充分。第一部分（应用前景）分点阐述AI在教学、学习、评价、教师支持等方面的具体应用场景和潜力。第二部分（研究范式影响）分析AI的应用如何从对象、方法、视角、伦理、范式等层面推动教育技术学研究的深入和发展。注意逻辑衔接，体现AI技术带来的深刻变革和系统性影响。四、案例分析题阅读以下案例，并回答问题：某中学尝试利用一款大型在线开放课程平台（MOOC）辅佐传统教学。该平台提供丰富的视频课程、互动练习和同伴互评功能。教师将部分教学内容发布在平台上，要求学生课后完成学习任务。然而，初期数据显示，学生参与度不均，部分学生仅完成基础要求，深度学习行为较少，且教师反馈平台互动功能复杂，难以有效监控和指导学生讨论。结合教育技术学相关理论，分析该案例中可能存在的问题，并提出改进建议。问题分析：该案例中存在的问题可能涉及多个层面：学习者层面，首先，学生可能缺乏使用在线平台的元认知能力和自我调节能力，导致学习投入不足或不得要领。其次，学习任务的设计可能过于简单，未能激发学生的内在动机和深度参与。再次，同伴互评的质量可能不高，或者学生未充分理解互评的意义，导致该功能流于形式。教学设计层面，教师可能未能根据MOOC平台的特点和学生的学习需求进行有效的教学设计，例如，任务布置缺乏明确目标和指导，未能与课堂教学有效衔接。平台与技术层面，平台互动功能确实可能对教师来说存在学习成本，教师不熟悉如何有效利用这些功能进行引导和管理。同时，平台本身的设计可能存在不足，例如，学习路径引导不清晰，缺乏促进深度思考的互动机制。理论与实践层面，教师可能对如何在新媒体环境下有效组织教学、促进深度学习缺乏足够的理论支持和实践经验。混合式学习的理念未能得到充分落实，线上与线下活动缺乏有效整合。改进建议：针对上述问题，可以提出以下改进建议：对学生，开展在线学习技能培训，提升学生的信息素养、时间管理能力和自我监控能力。设计更具挑战性、探究性和创造性的在线学习任务，融入游戏化、社会性学习等元素，激发学习动机。加强对学生同伴互评的指导，明确评价标准，促进高质互动。对教师，提供MOOC平台使用和混合式教学设计的专项培训，提升教师的技术应用能力和教学设计能力。鼓励教师根据教学目标和学生特点，精心设计线上线下教学活动，确保两者有效衔接与互动。指导教师利用平台数据监控学情，并根据反馈及时调整教学策略。对平台与支持，推动平台功能优化，简化教师操作界面，提供更智能的学情分析工具和教学支持工具。学校层面应提供持续的技术支持和教学咨询服务。对理论与实践，加强混合式学习理论的学习与实践探索，鼓励教师团队协作，分享成功经验和反思问题。将学生深度学习行为的观察与评价纳入教学评价体系。**解析思路：*此题要求结合理论分析案例问题并提出建议。问题分析部分，需从学习环境的不同要素（学习者、教学设计、平台技术、理论与实践）入手，运用教育技术学相关理论（如学习理论、混合式学习理念、人机交互原则、动机理论等）逐一剖析案例中可能存在的具体问题。改进建议部分，针对问题分析中发现的问题，提出具体、可操作、有针对性的解决方案。建议应涵盖学生支持、教师发展、平台优化、环境创设等多个方面，体现系统性思考。注意理论与实践的结合。五、研究设计题假设你希望研究“短视频资源在大学课堂中促进批判性思维发展的效果”，请设计一个初步的研究方案。方案应至少包含以下要素：研究目标、核心研究问题、研究对象与抽样方法、研究方法（定性、定量或混合）、数据收集工具（如问卷、访谈提纲、课堂观察记录表等）、数据分析策略以及预期能够获得的主要结论类型。研究目标：本研究旨在初步探索短视频资源在大学课堂中应用对促进学生批判性思维发展的潜在效果，识别影响效果的关键因素，并为后续更深入的研究提供基础。核心研究问题：1.在大学课堂中应用短视频资源对学生批判性思维能力是否存在显著影响？2.不同类型（如信息呈现型、案例讨论型、观点辩论型）的短视频资源在促进批判性思维发展方面是否存在差异？3.学生在观看和讨论短视频资源过程中的批判性思维表现如何？哪些因素（如个人特征、观看方式、讨论参与度）会对其产生影响？研究对象与抽样方法：研究对象为某综合性大学本科生，选取使用短视频资源进行教学的2-3门不同学科（如文科、理科、社科）的必修课程作为研究情境。采用目的性抽样方法，选取这些课程中正在或计划使用短视频资源进行教学的班级作为研究样本。同时，在样本班级中选取不同批判性思维水平的代表性学生（如高、中、低）进行深入访谈。样本量需根据研究方法和分析需求确定，初步预计涉及学生100-150人，访谈对象10-15人。研究方法：本研究采用混合研究方法（MixedMethodsResearch），结合定量研究和定性研究的特点，以定量研究为主，定性研究为辅，相互补充。定量部分旨在检验短视频应用的整体效果和差异，定性部分旨在深入理解影响过程和机制。数据收集工具：1.批判性思维能力前测与后测量表：采用经过信效度检验的标准化批判性思维量表（如CaliforniaCriticalThinkingSkillsTest,CCTST），在研究干预前后对样本学生进行施测，用于定量分析短视频应用对学生批判性思维能力的总体影响。2.短视频使用情况调查问卷：在研究干预期间或结束后进行，了解学生观看短视频的频率、时长、方式、偏好、对视频内容的理解程度以及感知到的学习效果。3.课堂观察记录表：由研究者或助手进入课堂，观察学生在观看短视频和参与相关讨论时的行为表现、语言表达、互动情况，特别关注体现批判性思维的行为（如质疑、分析、评价、推断等），并做详细记录。4.半结构化访谈提纲：选取部分代表性学生进行深度访谈，了解他们对短视频资源的看法、观看体验、思考过程、在讨论中遇到的困难与收获、以及对批判性思维发展的自我