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题名智慧课堂中学习任务的构成要素及设计过程模型研究
被引量：27
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作者
马勋雕
解月光
庞敬文
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机构
东北师范大学信息科学与技术学院
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出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2019年第4期29-35,共7页
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基金
全国教育科学规划教育部青年课题"互联网+时代支持高阶思维发展的个人学习空间构建的理论与实践研究"(课题编号:ECA170446)研究成果
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文摘
构建旨在提升学习者高阶能力的智慧课堂,需要通过精细化的学习任务设计来实现。智慧课堂中学习任务具有复杂性、序列性、选择性、动态性等特征。该文在对智慧课堂中学习任务的内涵、特征以及构成要素进行深入剖析后,结合智慧学习过程的特征以及教学设计过程模型,构建了一个智慧课堂中学习任务设计过程模型。该设计过程模型由三阶段、七步骤组成,三阶段包括分析阶段、设计阶段和评价阶段;七步骤包括学习活动成果分析、任务目标设计、任务类型选择、任务序列设计、拟定角色分配、学习支持设计、任务成果评价。该设计过程模型能够为一线中小学教师构建智慧课堂提供方法指导,帮助其改善课堂教学效果,进而提升教学质量。
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关键词
智慧课堂
学习任务
高阶能力
学习任务序列
设计过程模型
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Keywords
Smart Classroom
Learning Tasks
Higher Order Ability
Learning Task Sequence
Design Process Model
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名带有时间预测辅助任务的会话式序列推荐
被引量：13
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作者
陈聪
张伟
王骏
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机构
华东师范大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1841-1853,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB2102600)
国家自然科学基金项目(61702190,61672236)
人工智能教育部重点实验室开放基金资助.
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文摘
会话式序列推荐旨在根据短期匿名行为序列预测该用户近期行为,因为该任务设定考虑了用户偏好的变化而备受学术和工业界关注.现有方法集中于以单任务模式预测下一交互对象,忽略了行为时间预测辅助任务中的额外语义.在面向事件、地点的一般序列推荐问题中,有少数方法以并行方式同时预测下一交互对象及对应时间,然而这并不完全契合用户先产生交互意图再选择合适时间的实际情况.为缓解上述问题影响,本文提出了一种基于序列式多任务学习的会话式序列推荐方法,具有两方面特色.首先,该方法通过将下一交互对象预测结果作为下一时间预测的输入,赋予两个任务顺序依赖性.相比于传统的并行式交互对象和时间预测方式该方法耦合性更强.其次,本文开发了一种经过改进的双向时间间隔感知自注意力方法,使得会话中每个位置可以融合来自左右两侧的交互对象及时间间隔信息.相比于过去的单向会话式序列推荐方法增强了建模会话上下文的能力,该方法有利于更好地刻画用户兴趣表征.本文在Tianchi电商数据集、Lastfm音乐数据集以及Foursquare地点行为轨迹数据集上进行了实验.结果表明:(1)所提出方法在常用序列推荐指标上一致优于所采用的比较方法.特别地,在NDCG@5评价指标上比最好的基线方法TiSASRec平均提高13.51%;(2)序列式多任务学习和双向时间间隔感知自注意力机制对于预测性能均能带来正面提升.
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关键词
会话式序列推荐
交互对象预测
时间预测
序列式多任务学习
自注意力网络
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Keywords
session-based sequential recommendation
item prediction
time prediction
sequential multi-task learning
Self-attention networks
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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