認知網絡分析法：STEM教育中的學習評價新思路
摘要：在知識與經濟全球化的時代背景下,培養合格的STEM人才,成為各國提升國家競爭力的人力資源基礎,但STEM教育的跨學科特性和項目式學習方式給學習評估帶來了挑戰。單純的質性或量化分析難以獲得反映學生能力水平的真實、可靠的證據,而認知網絡分析法（Epistemic Network Analysis,ENA）作為二者的結合,為促進評估效能提供了新思路。ENA將個人（或團體）的認知框架元素之間的聯系作為證據,生成動態網絡模型,對其思維加工、學習過程等進行深度分析,高效、便捷地評估＂對象＂間動態耦合關系,使獲得學習者專業思維發展的全貌成為可能。工程設計中的專業思維評價、項目協作中的可穿戴分析、游戲設計中的師生認知發展軌跡分析,是STEM教育中的三個典型研究案例。案例分析表明,ENA作為一種量化民族志的數據分析方法,使質性和量化研究相融合,為最終得出的量化模型賦予了質性數據的意義。其在技術本質、分析層析及應用價值等方面,為STEM教育及其它領域的測評提供了新范式。
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