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“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机激发策略研究

【作    者】 张赛男
【出    处】 《科学大众》2019年第08期
【标    签】 互联网+  新闻学  教育教学  高等教育  教学管理  学生管理 
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“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机激发策略研究

张赛男

吉林财经大学新闻与传播学院

摘要:高校财经新闻专业以财经学科优势和财经人文为背景,着力培养既懂现代经济与管理又熟悉新闻传播业务,具有较强的新闻采访、写作、编辑、经营能力,文化视野广的复合型应用型人才,因此,更应具有较强的信息敏感性和学习动机。文章以需求层次理论、成就动机理论、刺激强化理论、自我效能理论、个性化推荐理论、移动学习理论、协作学习理论等为指导,从激发学习动机和维持学习动机两方面,提出一套在“互联网+教育”背景下,高校财经新闻专业学生学习动机调控的有效策略,有利于促进终身教育中学习者学习积极性、持久性,提高学习质量。

关键词:互联网+教育;财经新闻;学习动机激发策略

1、背景介绍

随着“互联网+教育”时代的到来,以在线课程为核心资源的网络开放课程逐渐成为当前移动互联时代学习者获取知识的新渠道和新方式。利用网络开放课程传播授课内容,促进教育资源共享,是当今开放教育理念的一种重要表现形式,为构建终身学习型社会增添了新的动力。高校财经新闻专业以财经学科优势和财经人文为背景,着力培养既懂现代经济与管理,又熟悉新闻传播业务,具有较强的新闻采访、写作、编辑、经营能力,文化视野广的复合型应用型人才,因此,更应具有较强的信息敏感性和学习动机。

2、激发学习者学习动机的有效策略

本课题基于吉林省教育科学“十三五”规划2019年度课题“‘互联网+教育’高校财经新闻专业学生学习动机调控策略研究”(项目编号:GH19150),提出的“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机调控的有效策略包括两方面研究内容:激发学习者学习动机的有效策略和维持学习者学习动机的有效策略。本文主要针对激发学习者学习动机的有效策略开展研究。

此项研究应在学习行为开始之前,通过分析学习者需求和特征,制定与学习者需求相符的学习目标,使“我想学什么”的内在需求,转变成“我知道应该学什么”。然后,通过初始任务推送,转变成“我明确要去学什么”的行动,从而使学习动机得以激发,学习行为得以开始。其基本内容有以下几方面。

(1)学习者需求和特征分析(“我想学什么”)与自我效能理论的有效整合(“我能学什么”)。研究如何通过学习者需求和个性特征进行分析构建学生个性化学习档案,整合自我效能理论,明确学习动机的内在驱动力,即“我想学什么”和“我能学什么”。为在学习中激发学习者学习动机提供依据。

(2)学习目标的设定与学习者需求的有效整合(“我知道应该学什么”)。研究如何设定与学习需求相符的学习目标(短期目标和长期目标),使学习者明确“我知道应该学什么”,从而使内驱力与外驱力有效整合,达到激励学习者学习的目的。

(3)初始任务的推送与学习者认知水平的有效整合(“我明确要去学什么”)。研究如何根据学习者认知水平,制定个性化的可完成的初始任务,使学习动机得以激发,学习行为得以开始。

3、实施步骤

(1)2019年5—7月,前期资料准备和调研;
(2)2019年7—9月,调查和资料积累、技术攻关;
(3)2019年9—12月,构建理论体系;
(4)2020年1—3月,中期检查鉴定会;
(5)2020年4—6月,确定执行方案,进行进一步研究;
(6)2020年7—8月,进行课题研讨会;
(7)2020年9—10月,完成论文撰写和发表;
(8)2020年11—12月,完成课题所有成果,发表论文汇总,完成最终研究报告。

4、结语

文章从激发学习动机出发,提出一套“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机调控的有效策略,无论在理论研究方面还是在实际应用上都具有重要的研究意义与价值。理论研究价值首先是在研究中高度重视学习者需求和个性特征,所有理论、模式与策略的探讨都紧紧围绕学习者需求及如何满足学习者需求,符合社会发展与教育研究的趋势,拓展了“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机调控策略的理论研究视野。从学科交叉的角度,将需求层次理论、成就动机理论、刺激强化理论、自我效能理论、个性化推荐理论、移动学习理论、协作学习理论等相结合,这是“互联网+教育”高校财经新闻专业学生学习动机调控策略的理论创新。

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基金项目:吉林省教育科学“十三五”规划2019年度课题“互联网+教育高校财经新闻专业学生学习动机调控策略研究”(GH19150);2019年长春市哲学社会科学规划课题“长春特色智库建设研究”(CSK2019ZYJ-018);“吉林省科技发展计划‘互联网+养老’吉林省智慧化养老服务模式创新发展研究”(201906010115fg)

作者简介:张赛男(1982—),吉林长春人,讲师,博士;研究方向:个性化学习,网络舆情研究。
 
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