一个混合教室中的学生动机的框架
经过特里·赫克里克
学生动机是学术难题的一个模糊的作品，如果没有其他原因而不是它所暗示的话：那个学生本质上消失了，并且动机的来源通常是外部的。
它也很难测量，大的教育已经迷恋研究，测量和图表学习过程的每一步。这具有讽刺的结果，使其在具有理解的抽象的可能性下，包括好奇心，创造力，创新，设计思维，代理，自我指导和21个同样可爱的组件英石世纪学习。
用于动机的通用催化剂包括好奇心，选择，机构和自我效能，无论是在学术环境中，创造艺术还是表演运动。一个混合的学习课堂，学生在教室和网上访问教学和内容，在这方面没有什么不同;学生遵循自己的好奇心，认识和评估可能的学习途径，自由协作，并直接与内容和同伴进行互动的能力，所有都会影响学习者的信心，好奇心和动机。
此外，能够自我监控和调整认知野心，潜在模型以及自身思维和性能的相对质量是学生动机中的每个因素。这些想法似乎是发散的，这是麻烦的，因此框架可能有意义地帮助统一概念。
自治
混合学习并不简单地让学生在线获得资源。狭窄的学习途径，具有紧密测序的内容，预先书面评估和外部资料质量标准的访问权限仅用于均匀化已经过Mediocre学习模型。学生自主，自我方向和灵活性，在最糟糕的情况下，欺骗老师并将学生放在自己的学习经历中。
指标：在评估表格和标准中选择，内容和材料源的语音，与对等体的自选协作，与内容的自我指导交互，急剧意识性能，频繁的基于数据的调整，多（自选）数据源
优先事项
与所有高性能的教室一样，清晰的内容优先级是有帮助的。这首先是建立高优先级和高度复杂的学术标准（通常称为“权力标准”）。这些标准不仅为学生的“持久”，而且还用于锚定更多的离散技能和概念。
此外，作为个性化学习的问题，每个学生都会理想地拥有基于数据，教师观察和自我意识的自身学习需求的优先内容。以这种方式，对于两个学生来说，内容优先级很少相同。
指标：发布和可见电力标准，每个学生的个性化电力标准，学习者能够在与该优先级保持一致的内容，教学和评估表格中的优先事项
能见度
可见性从课程开始，继续解析学生的内容，分发方法（包括YouTube和社交媒体），潜在的评估表格，学习途径和评估绩效数据;还包括“非正式”/非传统数据，学生自选数据点以及可用材料，模型，对等集和其他学生进度的资源的可见性。
指标：游戏，适应性学习的可见元素，个人和/或社会策划的工作或性能，数字投资组合，多种形式的新数据，元记高，学习/进度的反映等。
迭代
复杂且挑战的材料实践，迭代中心的现实。在这里也在这里是需要不断重新审视旧思维，协作在学习的选择部分，并允许设计思考成长。
指标：练习，唯一的数据，可通知需要实践，内容包装，提升现有工作或投资组合项目的迭代（例如，基于项目的学习）修订，设计思维，制造商空间
产品：个性化学习
理想情况下，这种方法的最终结果是“个性化学习” - 当然是真正个人和个性化学习的潜在的假设将是固有的和有机诱导的。
当然，这并不简单。在一个系统中，通过令人难以置信的不同模式和识字水平来追求数十种外部设计的学术标准，真正的内在动机（或对此物质的个性化学习）是有问题的，如果没有比标准，送货方式，可接受的掌握方法在学生在课堂上留出脚之前，才能决定等级，评估表格，如此多。
尽管如此，上述框架可以帮助在一个混合的教室中支持教师在促进学生动机，通过自我方向，以及迭代的思想。
图像归因Flickr用户Jasmic;一个混合教室中的学生动机的框架