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题名智慧教育视域下的知识追踪:现状、框架及趋势
被引量：10
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作者
王志锋
熊莎莎
左明章
闵秋莎
叶俊民
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机构
华中师范大学人工智能教育学部教育信息技术学院
华中师范大学计算机学院
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出处
《远程教育杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第5期45-54,共10页
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基金
国家自然科学基金项目“细粒度的智能学习诊断及其可解释性机制研究”(项目编号:62177022)
国家自然科学基金项目“基于量化学习的在线教学视频评价模型与方法研究”(项目编号:62007011)、湖北省教育信息化研究中心开放基金项目“面向大型在线学习社区的学习监测及干预机制研究”(项目编号:HRCEI2020F0102)的研究成果。
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文摘
知识追踪是通过跟踪历史学习轨迹,对学习者与学习资源间的学习交互过程进行建模,深入分析、挖掘、追踪学习者的动态知识掌握水平与认知结构,并准确预测学习者未来学习表现的一项智能技术,可以实现人机协同优化教学过程、助力学习者美好发展的智慧教育愿景。为此,首先基于169篇国内外文献的分析,采用大数据建模、深度学习、多模态分析等方法,以智慧教育视域界定知识追踪的核心概念,从基于概率图的知识追踪、基于深度学习的知识追踪、基于参数估计的知识追踪这三个维度,探究其最新研究进展及面临的挑战;进而基于数据建模视角,从数据层、模型层、决策层、应用层这四个层面探讨知识追踪存在的问题,提出了相应的解决思路及应对策略;最后提出了智慧教育视域下的知识追踪框架,并探讨了知识追踪在智慧教育中的应用路径及未来发展趋势。研究显示,智慧教育视域下的知识追踪能够更好地表征学习者复杂的学习状态。对其研究,可为智慧教育实践提供技术支撑。
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关键词
知识追踪
智慧教育
个性化
教育资源推荐
深度学习
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Keywords
Knowledge Tracing
Smart Education
Personalization
Educational Resource Recommendation
Deep Learning
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分类号
G420
[文化科学—课程与教学论]
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