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Identifying Important Knowledge Through Node-Level Concept Network Analysis: Addressing What to Teach
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DOI：10.3390/systems13121090.png)
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摘要
En 中文
并非所有知识在教学和学习中同等重要，但识别重要知识仍然是课程设计中的基本挑战。传统方法依赖专家判断，缺乏系统化、可重复的标准。本研究表明，节点层面的概念网络分析可通过将重要知识的特征分解为可量化的结构特征，为其提供操作性定义。使用数学概念网络，我们分析了“大概念”和国际文凭组织（IB）关键概念，考察其特征能否系统性地分解为网络指标。分析成功将重要知识的特征分解为结构特征，且分解过程在独立优化算法中表现出稳定性。尽管分析中出现了具体指标（如度中心性），但根本贡献在于确立了分析框架本身。本研究展示了概念网络分析在应对课程设计和知识导向的教育研究中的基本挑战方面的潜力。
Keyword:
concept network analysis
Big Ideas
node centrality
important knowledge identification
curriculum design
complex systems
期刊
S
IF:
3.1
论文数:
921
被引数:
0
机构
引用论文
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