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融合学习者行为特征的群体聚类与知识共享差异研究——以知乎编程话题为例
1
作者
陶金虎
董伟
田依林
《成人教育》
北大核心
2025年第3期10-17,共8页
理解学习者行为特征及其知识共享规律是加强虚拟学习社区服务的重要前提。在抽取知乎3个编程话题区域数据基础上,通过PCA、Mini-batch Kmeans以及多元统计方法进行深入分析,结果显示,学习者类型差异直接影响了知识共享行为的意愿和效果...
理解学习者行为特征及其知识共享规律是加强虚拟学习社区服务的重要前提。在抽取知乎3个编程话题区域数据基础上,通过PCA、Mini-batch Kmeans以及多元统计方法进行深入分析,结果显示,学习者类型差异直接影响了知识共享行为的意愿和效果。学习者可被分为综合型、成就型、关注型以及普通型,其知识共享总量依次递减。普通型学习者知识共享总量虽超过关注型,但受认可程度相对较低,这两类学习者知识共享总量不足综合型或成就型的一半。四类学习者信息表露越多,知识共享总量越大。主体知识共享程度越高,在性别、地区、教育类型、会员身份等变量上的显著性愈多,特征分布规律愈一致。未来应该对不同类型学习者进行精细化管理,构建多样化激励与“同行评审”机制,加强学习者画像功能建设。
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关键词
虚拟
学习
社区
学习者聚类
知识共享
差异分析
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职称材料
以学习分析技术理解学习失败——基于在线课程退课行为的视角
被引量：
5
2
作者
刘桐
顾小清
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期93-101,共9页
理解学习失败是教育研究的热点。然而,已有研究主要依赖自我报告、社会调查等方法,存在主观性较强等问题,不适合在线学习情境。为解决这一问题,本研究利用细粒度学习行为数据,通过引入“学习路径相似度”概念,以时域建模的方式,找出不...
理解学习失败是教育研究的热点。然而,已有研究主要依赖自我报告、社会调查等方法,存在主观性较强等问题,不适合在线学习情境。为解决这一问题,本研究利用细粒度学习行为数据,通过引入“学习路径相似度”概念,以时域建模的方式,找出不同类型退课学习者群体,结合未退课学习者数据,依据学习路径的图拓扑参数和行为发生概率,在学习意义层面描述并解释不同类型学习者之间的差异,从而理解学习失败发生的过程,为探明“学习何以发生”提供新的依据。研究发现:1)退课学习者存在“体验型”与“孤立型”两类学习者;2)图拓扑参数计算结果表明,不同类型学习者在学习投入、学习资源切换频率、学习路径聚集度、小世界网络特性和学习资源重要性等方面存在明显差异;3)行为发生概率结果表明,不同类型学习者存在类似的视频交互行为,“体验型”学习者存在课程甄选行为,“孤立型”学习者缺少社交性交互行为。文章最后从分析方法、辩证理解退课、创新课程形式和社会性学习支持等方面提出对策和建议。
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关键词
学习
分析
学习
失败
退课行为
学习
路径
学习者聚类
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职称材料
题名
融合学习者行为特征的群体聚类与知识共享差异研究——以知乎编程话题为例
1
作者
陶金虎
董伟
田依林
机构
清华大学教育研究院
天津大学教育学院
广西民族师范学院经济与管理学院
出处
《成人教育》
北大核心
2025年第3期10-17,共8页
基金
2020年天津市教委社科重大项目“混合教学环境下课程资源建设与教学模式优化对策研究”,项目编号为2020JWZD03。
文摘
理解学习者行为特征及其知识共享规律是加强虚拟学习社区服务的重要前提。在抽取知乎3个编程话题区域数据基础上,通过PCA、Mini-batch Kmeans以及多元统计方法进行深入分析,结果显示,学习者类型差异直接影响了知识共享行为的意愿和效果。学习者可被分为综合型、成就型、关注型以及普通型,其知识共享总量依次递减。普通型学习者知识共享总量虽超过关注型,但受认可程度相对较低,这两类学习者知识共享总量不足综合型或成就型的一半。四类学习者信息表露越多,知识共享总量越大。主体知识共享程度越高,在性别、地区、教育类型、会员身份等变量上的显著性愈多,特征分布规律愈一致。未来应该对不同类型学习者进行精细化管理,构建多样化激励与“同行评审”机制,加强学习者画像功能建设。
关键词
虚拟
学习
社区
学习者聚类
知识共享
差异分析
Keywords
virtual learning community
learner clustering
knowledge sharing
analysis of differences
分类号
G72 [文化科学—成人教育学]
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职称材料
题名
以学习分析技术理解学习失败——基于在线课程退课行为的视角
被引量：
5
2
作者
刘桐
顾小清
机构
华东师范大学教育学部教育信息技术学系
出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022年第3期93-101,共9页
基金
2020年上海市科学技术委员会科研计划项目“教育数据治理与智能教育大脑关键技术研究及典型应用”(20511101600)。
文摘
理解学习失败是教育研究的热点。然而,已有研究主要依赖自我报告、社会调查等方法,存在主观性较强等问题,不适合在线学习情境。为解决这一问题,本研究利用细粒度学习行为数据,通过引入“学习路径相似度”概念,以时域建模的方式,找出不同类型退课学习者群体,结合未退课学习者数据,依据学习路径的图拓扑参数和行为发生概率,在学习意义层面描述并解释不同类型学习者之间的差异,从而理解学习失败发生的过程,为探明“学习何以发生”提供新的依据。研究发现:1)退课学习者存在“体验型”与“孤立型”两类学习者;2)图拓扑参数计算结果表明,不同类型学习者在学习投入、学习资源切换频率、学习路径聚集度、小世界网络特性和学习资源重要性等方面存在明显差异;3)行为发生概率结果表明,不同类型学习者存在类似的视频交互行为,“体验型”学习者存在课程甄选行为,“孤立型”学习者缺少社交性交互行为。文章最后从分析方法、辩证理解退课、创新课程形式和社会性学习支持等方面提出对策和建议。
关键词
学习
分析
学习
失败
退课行为
学习
路径
学习者聚类
Keywords
learning analysis
learning failure
dropout behavior
learning path
learner clustering
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合学习者行为特征的群体聚类与知识共享差异研究——以知乎编程话题为例
陶金虎
董伟
田依林
《成人教育》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
以学习分析技术理解学习失败——基于在线课程退课行为的视角
刘桐
顾小清
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2022
5
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职称材料
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