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人工智能视域下的在线协作会话分析:概念模型及应用 被引量：5
1
作者 吴林静 涂凤娇 +2 位作者 马鑫倩 高喻 刘清堂 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第1期70-76,99,共8页
学习者的协作会话数据是深入了解其学习过程和认知状态的一类重要数据。但由于自然语言的灵活性和学习情境的复杂性,协作会话数据分析的自动化程度一直不高,难以大规模应用。文章从人工智能视域出发,构建了基于人工智能技术的在线协作... 学习者的协作会话数据是深入了解其学习过程和认知状态的一类重要数据。但由于自然语言的灵活性和学习情境的复杂性,协作会话数据分析的自动化程度一直不高,难以大规模应用。文章从人工智能视域出发,构建了基于人工智能技术的在线协作会话分析概念模型,对在线协作会话分析的理论基础、基本特征、分析流程和常用方法进行了论述,并进一步详细分析了“基于信息论的知识贡献测量”和“基于语义的协作会话学习投入自动分析”两个在线协作会话分析典型案例。案例证明了该模型能够将人工智能技术的“可计算”与教育研究的“可理解”相结合,为人工智能技术与协作会话分析融合搭建了桥梁,对在线协作会话分析实践具有重要的指导和参考价值。 展开更多
关键词 在线协作会话 人工智能 概念模型 可计算 可理解
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智慧教育视域下的知识追踪:现状、框架及趋势 被引量：10
2
作者 王志锋 熊莎莎 +2 位作者 左明章 闵秋莎 叶俊民 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第5期45-54,共10页
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... 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。 展开更多
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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多维度特征融合的教学行为智能分析模式构建 被引量：12
3
作者 赵刚 朱文娟 +3 位作者 胡碧灵 夏青 刘闪 初洁 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第10期36-44,共9页
分析课堂教学行为是揭示课堂教学规律的一个重要途径。如何利用信息技术手段处理与分析累积的海量教学视频公开课中的教学行为,成为当前改革教学过程评价服务的热点之一。由于教学中教学行为具有教学性、有序性、关联性等固有教育特性,... 分析课堂教学行为是揭示课堂教学规律的一个重要途径。如何利用信息技术手段处理与分析累积的海量教学视频公开课中的教学行为,成为当前改革教学过程评价服务的热点之一。由于教学中教学行为具有教学性、有序性、关联性等固有教育特性,使得基于深度学习的视频分割与识别技术仍然无法有效理解教学场景和教学行为。因此,文章设计了包含"基于视听觉特征的教学行为分析编码系统、教学行为听觉特征识别、教学行为视觉特征识别、教学分析过程数据可视化呈现"四个核心要素的一种多维度特征融合的教学行为智能分析模式,提出了"视觉特征为主、听觉特征为主、融合特征为主"三条实践路径,以厘清教学行为智能分析要素的关系,并以视觉特征为主的实践路径初步分析了43节课堂教学视频,提取了时间维度上的教学行为视觉特征,以期为"一师一优课、一课一名师""教师研修"等教学行为智能分析活动提供借鉴。 展开更多
关键词 教学行为 多维度特征 智能分析 人工智能技术
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智能教室中环境感知及自我效能感对个体认知投入的影响研究 被引量：17
4
作者 卢国庆 刘清堂 +1 位作者 郑清 谢魁 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第3期84-93,共10页
认知投入是智能教室环境下学生学习的关键特征。在智能教室环境中,学生对教学环境的感知会随着教师教学的进度、教学媒介的使用、社会性互动等环境感知因素而发生波动,并与个体因素交织在一起,进而影响学生认知投入的状态。然而,当前却... 认知投入是智能教室环境下学生学习的关键特征。在智能教室环境中,学生对教学环境的感知会随着教师教学的进度、教学媒介的使用、社会性互动等环境感知因素而发生波动,并与个体因素交织在一起,进而影响学生认知投入的状态。然而,当前却缺少有效的方法来观测和验证环境感知因素、个体因素如何影响认知状态。为此,以社会认知理论为研究框架,以“情境中的个体”为研究导向,采用纵向即时经验采样法,获取智能教室环境下102名学生在真实课堂情境中的教学环境感知、自我效能感和认知投入等数据,运用分层线性模型分析法,刻画学习者认知投入的动态特征,探索认知投入的关键影响因素。结果表明:第一,学生的自我效能感影响后续教学活动中的深层认知投入;第二,环境感知因素对深层、浅层认知投入有不同的影响。具体而言,一是社会交互对深层/浅层认知投入均有显著影响,二是教师支持感知显著影响深层的认知投入,三是媒体感知显著影响浅层的认知投入。 展开更多
关键词 智能教室 认知投入 学习投入 经验取样法 分层线性模型
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小学数学PBL+CT教学促进学生计算思维培养的研究——以“怎样围面积最大”为例 被引量：33
5
作者 张屹 王珏 +3 位作者 谢玲 王丹丹 李幸 莫尉 《华东师范大学学报（教育科学版）》 CSSCI 北大核心 2021年第8期70-82,共13页
“计算思维”是近年来基础教育中评价学生高阶思维的重要指标,它与数学思维在问题解决等多个领域具有共同的思维模式,因此在数学学科中培养计算思维已成为国际上重要的发展趋势。基于此背景,构建小学数学PBL+CT教学促进学生计算思维培... “计算思维”是近年来基础教育中评价学生高阶思维的重要指标,它与数学思维在问题解决等多个领域具有共同的思维模式,因此在数学学科中培养计算思维已成为国际上重要的发展趋势。基于此背景,构建小学数学PBL+CT教学促进学生计算思维培养的三层理论模型:内容层以PISA情境问题设计为导向,通过问题驱动教学;教学层为数学插电非编程的计算思维模式,采取PBL融合计算思维核心要素的教学,构建问题解决的教学流程;目标层是计算思维,以分解、抽象、算法思维、批判性思维、问题解决、协作学习六个核心能力为培养目标。研究以小学数学课“怎样围面积最大”为例,围绕理论模型进行具体的教学设计与实施,并对其应用效果进行验证。基于课堂观察、问卷和访谈等多种研究方法,多维度地验证理论模型促进小学生计算思维培养的有效性。研究发现,小学数学PBL+CT教学能显著地促进小学生计算思维的培养,尤其是在分解、算法思维、协作学习上具有显著的促进作用。基于研究结果,对数学PBL+CT教学促进小学生计算思维做进一步的总结与反思。 展开更多
关键词 小学 数学 PBL 计算思维
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基于语义的在线协作会话学习投入自动分析模型及应用研究 被引量：18
6
作者 吴林静 高喻 +2 位作者 涂凤娇 王瑾洁 刘清堂 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第3期77-84,共8页
在线协作会话是在线学习中用于促进交流、实现协同知识建构的重要手段。对在线协作会话的自动分析能够帮助教师了解学习者的学习状态,提升在线教育质量。文章针对在线协作会话的特征,提出了五维度的在线协作会话分析框架:认知投入、情... 在线协作会话是在线学习中用于促进交流、实现协同知识建构的重要手段。对在线协作会话的自动分析能够帮助教师了解学习者的学习状态,提升在线教育质量。文章针对在线协作会话的特征,提出了五维度的在线协作会话分析框架:认知投入、情感投入、行为投入、社交投入和感知投入,并给出了各维度的度量指标和计算方法。在该框架的基础上,文章以话语的语义心理特征为基础,进一步提出了基于语义的协作会话学习投入自动分析模型,以实现学习投入的自动化分析。以“现代教育技术”课程中的在线协作会话过程为例进行了案例分析。案例分析发现学习者的学习投入存在五种典型模式:“三好学生型”“勤奋型”“认知型”“中规中矩型”和“低成就型”学习者。基于不同的学习投入模式,为教师给出了不同的教学策略建议。案例研究验证了自动分析模型的有效性和可行性,为在线协作会话过程的自动量化分析提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 在线协作会话 学习投入 语义分析 聚类分析
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大数据支持的慕课论坛教师干预预测及应用 被引量：10
7
作者 吴林静 马鑫倩 +2 位作者 刘清堂 王瑾洁 高喻 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2021年第7期47-53,共7页
针对慕课论坛中讨论主题数量巨大,教师难以及时反馈的现象,文章提出了一种基于大数据技术的慕课论坛教师干预预测方法。该方法根据学习者的干预需求将慕课论坛中的教师干预分为三种类型:内容相关需干预、管理相关需干预和不需干预。在... 针对慕课论坛中讨论主题数量巨大,教师难以及时反馈的现象,文章提出了一种基于大数据技术的慕课论坛教师干预预测方法。该方法根据学习者的干预需求将慕课论坛中的教师干预分为三种类型:内容相关需干预、管理相关需干预和不需干预。在该分类的基础上,提出了基于词类进行语义特征提取和基于课程知识图谱的内容特征提取方法,对讨论帖的文本内容进行表征,并通过机器学习的方法对教师干预类型进行预测。以中国大学慕课网中“数据库系统概论”课程的教师答疑区主题讨论为数据源,对上述方法的有效性进行验证,发现:(1)基于词类和知识图谱的语义表征方法能够对论坛主题的教师干预需求进行预测,准确率可达到75.86%;(2)不同类型的讨论帖具有不同的语义特征,反映出慕课学习中学习者不同的学习需求,需要教师给予及时、个性化的干预与指导。将慕课论坛教师干预的预测结果推送给慕课教师和课程管理人员,可以大大提升教学管理效率和学习者学习体验。 展开更多
关键词 慕课 大数据 教师干预 文本分类 语义挖掘
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