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贝叶斯网络方法能为教育研究带来什么?
被引量：
2
1
作者
顾昕
毛梦琪
+1 位作者
马淑风
陈森宇
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
2022年第11期110-122,共13页
针对当前教育研究问题的复杂性、不确定性与动态性特征,本文提出使用贝叶斯网络方法分析教育实证研究数据。在研究范式上,贝叶斯网络结合了理论驱动与数据驱动的研究方法,根据教育研究理论与专家经验确定先验模型,通过后续采集的数据迭...
针对当前教育研究问题的复杂性、不确定性与动态性特征,本文提出使用贝叶斯网络方法分析教育实证研究数据。在研究范式上,贝叶斯网络结合了理论驱动与数据驱动的研究方法,根据教育研究理论与专家经验确定先验模型,通过后续采集的数据迭代模型,不断更新能够支持或反对理论模型的数据证据。在数据分析方法上,贝叶斯网络将变量或变量关系的不确定性纳入模型,以概率的方式给出精确的推断结论和预测信息。在模型应用上,贝叶斯网络能够在真实教学情境中实时评估学生的知识掌握、能力培养、素养发展等,为教学与学习过程的动态评估提供方法和技术上的支持。
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关键词
贝叶斯网络
概率推理
先验知识
教育过程数据
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职称材料
题名
贝叶斯网络方法能为教育研究带来什么?
被引量：
2
1
作者
顾昕
毛梦琪
马淑风
陈森宇
机构
华东师范大学教育学部教育心理学系
曼彻斯特大学健康科学学院
出处
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
2022年第11期110-122,共13页
基金
上海市浦江人才项目“面向核心素养测评的贝叶斯网络算法开发与优化策略”(2020PJC034)
华东师范大学幸福之花项目“复杂学习情境下核心素养测评范式及其培养机制研究”(2019ECNU-XFZH015)。
文摘
针对当前教育研究问题的复杂性、不确定性与动态性特征,本文提出使用贝叶斯网络方法分析教育实证研究数据。在研究范式上,贝叶斯网络结合了理论驱动与数据驱动的研究方法,根据教育研究理论与专家经验确定先验模型,通过后续采集的数据迭代模型,不断更新能够支持或反对理论模型的数据证据。在数据分析方法上,贝叶斯网络将变量或变量关系的不确定性纳入模型,以概率的方式给出精确的推断结论和预测信息。在模型应用上,贝叶斯网络能够在真实教学情境中实时评估学生的知识掌握、能力培养、素养发展等,为教学与学习过程的动态评估提供方法和技术上的支持。
关键词
贝叶斯网络
概率推理
先验知识
教育过程数据
Keywords
Bayesian network
probabilistic inference
prior knowledge
process data in education
分类号
G40-03 [文化科学—教育学原理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
贝叶斯网络方法能为教育研究带来什么?
顾昕
毛梦琪
马淑风
陈森宇
《华东师范大学学报（教育科学版）》
CSSCI
北大核心
2022
2
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