人工智能视域下基于设计的实施研究方法:框架及案例分析

摘要

作为学习科学领域的一种创新研究方法,基于设计的实施研究(DBIR)试图实现规模化的持续理论创新和教育变革,但教育政策制定者、实践者、研究者等利益相关方在协同设计时,始终存在理论知识和经验知识上的认知冲突。大数据驱动的教育研究范式为解决该问题提供关键突破口。文章将大数据驱动下的教育研究范式与DBIR方法相整合,探索建立人工智能视域下基于设计的实施研究方法(AI-DBIR)框架,该框架以实践者—研究者的共同参与和双向交互为根本,延伸出两种数据分析视角,即设计分析与学习分析。在此基础上,文章对典型应用案例进行深入剖析,进而对有效使用AI-DBIR方法开展教学创新实践研究提出三点建议:从基于经验的主观判断转向数据驱动的教学研究;从高屋建瓴的理论研究转为扎根实践的创新研究;以互融互通的开放空间为载体,构建数据驱动的多元共同体。