In online teaching and learning, it is difficult for instructors to observe students’ learning behaviors (Mor,
Minguillon & Carbo, 2006). However, if instructors could dynamically and scientifically observe, monitor,
and track learners’ online behaviors, they might then be able to provide adaptive feedback, customized
assessment, and more personalized attention as needed (Nanjiani, Kelly, & Kelly, 2004). With scientific
methods to monitor learners’ activities as they occur, online instructors may also help students to
establish a pattern, or patterns, of successful learning activities (Neuhauser, 2002). Currently, online
instructors rely heavily on the learning managementsystems (LMS) or course management systems
(CMS), which provide basic data about learners’ activities, such as login frequency, visit history and
message numbers on the discussion boards, etc. This type of information helps online instructors only to
a limited degree to understand their students’ online learning progress.
สอนออนไลน์และเรียนรู้ มันเป็นเรื่องยากสำหรับผู้สอนสังเกตพฤติกรรมนักเรียน (Mor,
Minguillon & Carbo, 2006) อย่างไรก็ตาม ถ้าผู้สอนสามารถแบบไดนามิก และน่าสังเกต ตรวจ,
และติดตามพฤติกรรมของผู้เรียนออนไลน์ พวกเขาแล้วอาจจะต้องให้ผลป้อนกลับแบบอะแดปทีฟ เอง
ประเมิน และเพิ่มเติมส่วนบุคคลความเป็นจำเป็น (Nanjiani เคลลี่ & Kelly, 2004) ด้วยทางวิทยาศาสตร์
วิธีการตรวจสอบกิจกรรมของผู้เรียนเกิดขึ้น ผู้สอนออนไลน์อาจช่วยนักเรียน
สร้างรูปแบบ หรือ รูปแบบของกิจกรรมการเรียนรู้ที่ประสบความสำเร็จ (Neuhauser, 2002) ปัจจุบัน ออนไลน์
สอนอาศัยหนักใน managementsystems การเรียนรู้ (LMS) หรือระบบการจัดการหลักสูตร
(CMS), ซึ่งให้ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับกิจกรรมของผู้เรียน เช่นความถี่ในการเข้าสู่ระบบ เยี่ยมชมประวัติ และ
ข้อความตัวเลขบนกระดานสนทนา ฯลฯ ข้อมูลชนิดนี้ช่วยผู้สอนออนไลน์เพื่อ
ปริญญาจำกัดเข้าใจความคืบหน้าในการเรียนรู้ออนไลน์ของนัก
การแปล กรุณารอสักครู่..
