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题名图示化学习工具促进知能发展的学习行为模式分析
被引量：8
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作者
吴忭
顾小清
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机构
华东师范大学教育信息技术学系
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出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2014年第5期59-66,共8页
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基金
国家社科基金十二五规划2012年度教育学一般课题"以‘语义图示'实现可视化知识表征与建模的理论与实践研究"(BCA 120024)
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文摘
计算机图示化工具可以帮助学习者将内隐的问题解决和知识建构过程显性化,是促进知识技能发展的有效方式,也为分析评价知能水平提供了新的视角。作为学习分析的一种具体体现,分析学习者使用图示化工具的行为模式,有助于深入理解知能水平的成因并提供有针对性的学习支架。本研究提出利用序列分析方法,对图示化学习过程数据进行分析,探究能够促进知能发展的图示化学习行为模式。本文以医学教育中的临床诊断知识技能培训为例,介绍一种用于问题导向学习(PBL)的在线图示化学习工具,并通过分析学生的图示化学习过程数据,比较学习表现较好和较差的学生在图示化学习行为模式上的差异。研究发现,学习表现较好的学生具有"概念建构一假设提出一推理论证"三循环的学习行为模式,反映其较强的知识抽象概括能力和面向问题解决过程的、有目的的知识建构能力。分析结果表明,该图示化学习行为模式,对于促进专业知能发展有重要作用。
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关键词
学习行为模式分析
图示化学习
专业知能发展
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Keywords
professional expertise development
visualization learning
learning pattern analysis
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名基于轨迹分段LDA主题模型的视频异常行为检测方法
被引量：9
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作者
郑併斌
范新南
李敏
张继
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机构
江苏省输配电装备技术重点实验室(河海大学)
河海大学物联网工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第2期515-518,565,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61273170
41301448)
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文摘
基于目标轨迹的异常行为检测算法忽略了轨迹内部信息,容易导致异常检测虚警率偏高。为解决该问题,提出一种基于轨迹分段主题模型的视频异常行为检测方法。首先将目标原始轨迹根据轨迹转角分段,然后采用分段量化的方式提取轨迹片段中包含的行为特征信息,接着通过潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型建模发掘目标轨迹之间的时空关系,最后通过学习所构建的模型并结合贝叶斯理论进行行为模式分析和异常行为检测。分别对两个视频场景进行了目标行为模式分析和异常行为检测的仿真实验,检测出了场景内多种异常行为模式。实验结果表明,通过结合轨迹分段与LDA主题模型,该算法能够充分挖掘目标轨迹内部的行为特征信息,识别多种异常行为模式,并且能提高对异常行为检测的准确率。
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关键词
视频分析
行为模式分析
异常检测
潜在狄利克雷分配
主题模型
轨迹分段
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Keywords
video analysis
behavior pattern analysis
abnormal detection
Latent Dirichlet Allocation （LDA）
topicmodel
trajectory segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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