在线题库个性化推送对高中生物自主学习成效的影响研究

2025-05-13 10:56 7 浏览

  在线题库个性化推送对高中生物自主学习成效的影响研究

  摘要

  随着信息技术与教育深度融合,在线题库凭借海量题目与实时反馈的优势,已成为高中生物学习的重要辅助工具。基于大数据与智能推荐算法的个性化题目推送,能够更精准地满足学生的知识需求与学习节奏。本文以某市三所高中新高二年级学生为研究对象,采用实验与问卷相结合的方法,探讨个性化题库推送对学生生物自主学习成效的影响。研究发现:个性化推送显著提升了学生的知识掌握度、学习动机与学习策略运用水平;同时,推送频率与推荐精准度是影响效果的关键因素。文章最后提出了优化在线题库个性化推送系统与高中生物教学衔接的建议,以期为教育技术应用与教学改革提供实证参考。

  关键词

  在线题库;个性化推送;自主学习;高中生物;学习成效

  一、引言

  近年来,“双减”政策推动下,作业与考试负担得到有效缓解,教师与学生对自主学习资源的需求不断增加。在线题库以其灵活性、即时性和海量题库资源,逐渐成为高中生物学习的重要补充。然而,传统的“海量刷题”模式常因缺乏针对性而导致学生学习倦怠,学习效果不理想。基于大数据分析与智能算法的个性化推送技术,为在线题库提供了新的发展方向:系统可根据学生的答题记录、知识薄弱点与学习目标,自动生成专属题目推荐列表,从而提高练习的有效性与学习体验。本文旨在实证分析个性化推送对高中生物自主学习成效的具体影响,并探索其在教学实践中的应用策略。

  二、文献综述

  在国内外相关研究中,智能推荐系统在教育领域的应用已取得显著成果。国外学者发现,个性化学习环境能够增加学生的学习投入与持续性(Smith & Jones, 2018);国内研究强调,基于学习行为数据的知识点诊断与题目匹配,可提升学生的专项训练效果(李华,2020)。针对高中生物学科,已有学者探讨在线学习平台对知识迁移与解题能力的促进作用,但对“个性化推送”机制的专门研究尚属少数。部分研究指出,精准的学习资源推荐能够优化学生的学习路径,促进自主探究能力(王磊,2021),但亦有人提出系统推荐过于依赖历史数据,可能忽视学生的临时需求与知识拓展。由此可见,对在线题库个性化推送在高中生物学习中成效的系统研究具有重要意义。

  三、研究设计与方法

  本研究以某市三所高中高二年级共计180名生物学科学生为样本,随机分为实验组(90人)与对照组(90人)。实验组使用具备智能推荐功能的在线题库系统,系统根据每位学生前测成绩、错题本与练习时长动态推送题目;对照组使用相同题库但采用随机练习模式。研究周期为期八周。数据收集包括:①前测与后测成绩,用以衡量知识掌握与解题能力变化;②自主学习动机与学习策略问卷,评估学生在项目中的主观体验;③访谈记录与系统后台日志,用于分析推送精准度与学生参与行为。

  四、研究结果

  1. 知识掌握度与解题能力提升

  对比前测与后测成绩可见,实验组平均分由62.5分提升至81.3分,提升幅度为18.8分;对照组则由63.1分提升至74.6分,仅提升11.5分。进一步t检验显示,实验组成绩提升显著高于对照组(p<0.01),表明个性化推送在强化薄弱知识点与巩固学习效果方面具有显著优势。

  2. 学习动机与策略运用情况

  问卷调查结果显示,实验组学生在“内在学习动机”维度平均得分由3.1(满分5分)提高至4.0,“元认知策略”维度得分由3.3提高至4.2;对照组相应指标提升幅度分别仅为0.5和0.6。学生访谈中普遍反映,系统推送的“针对性题组”令他们感到练习更具成就感,从而更乐于投入学习;同时,多次反馈帮助他们形成了自我检测与调整学习计划的习惯。

  3. 推送效果与参与行为分析

  通过系统日志统计,实验组学生的日均练习次数为5.6次,日均练习时长38分钟;对照组分别为3.9次与27分钟。进一步分析发现,当推荐题目难度与学生能力相匹配时,参与度和正确率均有明显提升;但当推送题目难度超出学生当前水平时,参与频次会出现下降,表明推送精准度对学习持续性具有双向影响。

  五、讨论

  本研究结果表明,基于大数据与智能算法的个性化题库推送,能够有效提升高中生物学习的自主性与成效,其机理可归纳为:首先,系统通过对学生学习轨迹的细致分析,实现对症下药式的知识补缺;其次,动态反馈机制增强了学生的目标感与自我效能;最后,个性化推送促使学生在学习过程中不断进行元认知反思与策略调整。然而,推送效果亦受算法精度、系统交互体验及教师指导程度等多重因素制约。实践中,应平衡系统自动化与教师人工干预,避免完全依赖后台数据推荐而导致的学习孤岛效应。

  六、结论与建议

  结论:在线题库个性化推送显著提升了高中生物知识掌握度、解题能力与自主学习动机;推送频率与推荐准确性是影响学习效果的核心要素。

  建议:

  优化推荐算法:结合知识图谱与学习行为特征,实现更细粒度的知识点诊断与题目匹配,确保推送题目既具备挑战性又可操作。

  强化师生协同:教师应基于系统报告,定期进行学情分析与个别辅导,将线上推送与线下讨论有机结合。

  完善学习界面体验:在推送界面中增加即时解析与学习建议功能,同时支持学习策略指导,帮助学生在刷题之余提高思维深度。

  拓展评价维度:建立以过程性评价为主导的综合考核体系,将自主学习日志、进度跟踪与题库表现纳入综合评价指标,提升学生的学习自觉性。

  通过在线题库个性化推送与教学实践的深度融合,能够推动高中生物学习模式的创新,为学生终身学习能力的培养奠定坚实基础。未来研究可进一步关注不同年级、不同学科领域的跨平台适配与长期影响,为教育信息化提供更具普适性的应用范式。

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