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协作学习生成性角色演变对知识点学习效果的组态效应——基于fsQCA与IIS图分析视角
被引量：
2
1
作者
何文涛
朱玲林
+1 位作者
陶雨晴
周跃良
《电化教育研究》
北大核心
2025年第1期101-107,128,共8页
当前关于协作学习生成性角色研究主要聚焦生成性角色类型和不同角色的学习效果影响两大方面,但存在角色类别划分不完善、只关注单个角色的净效应等问题,忽视了生成性角色之间的交互作用,难以解释角色演变对协作学习知识点学习效果的组...
当前关于协作学习生成性角色研究主要聚焦生成性角色类型和不同角色的学习效果影响两大方面,但存在角色类别划分不完善、只关注单个角色的净效应等问题,忽视了生成性角色之间的交互作用,难以解释角色演变对协作学习知识点学习效果的组态效应。为此,研究重新划分了协作学习生成性角色,并利用行为分析、IIS图分析与fsQCA方法,从微观视角揭示生成性角色演变作用于知识点学习效果的多重并发路径,提出了生成性角色演变影响知识点学习效果的内容交互型、组织指令型、复合影响型和媒体影响型四种组态。研究认为,协作学习交互效果并不是某个生成性角色的单独作用决定的,而是由多个角色组合复合影响的结果,角色演变对学习效果的组态效应会因活动类型的不同而存在一定的差异。改善协作学习效果需提升教师组织指导水平、合理使用媒体、平衡生成性角色间的组态效应及调动组员的有效交互,不可盲目借鉴经验总结得来的教学策略。
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关键词
协作学习
生成性角色
学习效果
定性比较分析
知识点激活量
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职称材料
基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
2
作者
黄晋
许实
+3 位作者
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-28,共8页
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再...
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再使用多通道压缩双线性池化来融合学习情感-原因候选句子对表示。最后,对候选句子对进行排序。实验结果表明,与最新模型相比,所提模型在多方面表现更优。
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关键词
情感分析
情感-原因句子对提取
图注意力网络
局部关系提取
多通道压缩双线性池化
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职称材料
题名
协作学习生成性角色演变对知识点学习效果的组态效应——基于fsQCA与IIS图分析视角
被引量：
2
1
作者
何文涛
朱玲林
陶雨晴
周跃良
机构
浙江师范大学
全省
智能
教育
技术与
应用
重点
实验室
出处
《电化教育研究》
北大核心
2025年第1期101-107,128,共8页
基金
2023—2024年度浙江省高校重大人文社科攻关计划青年重点项目“人机协同视域下教师主体性消解风险预警机制与干预策略研究”(项目编号:20240N141)
2023年度国家自然科学基金青年项目“面向知识整合的碎片化学习诊断与学习路径引导研究”(项目编号:62207027)。
文摘
当前关于协作学习生成性角色研究主要聚焦生成性角色类型和不同角色的学习效果影响两大方面,但存在角色类别划分不完善、只关注单个角色的净效应等问题,忽视了生成性角色之间的交互作用,难以解释角色演变对协作学习知识点学习效果的组态效应。为此,研究重新划分了协作学习生成性角色,并利用行为分析、IIS图分析与fsQCA方法,从微观视角揭示生成性角色演变作用于知识点学习效果的多重并发路径,提出了生成性角色演变影响知识点学习效果的内容交互型、组织指令型、复合影响型和媒体影响型四种组态。研究认为,协作学习交互效果并不是某个生成性角色的单独作用决定的,而是由多个角色组合复合影响的结果,角色演变对学习效果的组态效应会因活动类型的不同而存在一定的差异。改善协作学习效果需提升教师组织指导水平、合理使用媒体、平衡生成性角色间的组态效应及调动组员的有效交互,不可盲目借鉴经验总结得来的教学策略。
关键词
协作学习
生成性角色
学习效果
定性比较分析
知识点激活量
Keywords
Collaborative Learning
Generative Roles
Learning Effectiveness
Qualitative Comparative Analysis
Activation of Knowledge Pints
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
2
作者
黄晋
许实
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
机构
华南
师范大学
计算机学院
浙江师范大学智能教育技术与应用重点实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期21-28,共8页
基金
国家自然科学基金(62077015)资助。
文摘
提出一个基于多通道压缩双线性池化的模型,对文档中的候选情感-原因句子对进行排序。该模型利用图注意力网络提取包含位置信息的情感特定化表示和原因特定化表示,通过局部关系学习模块,进一步学习情感与原因句子之间的局部关系表示,再使用多通道压缩双线性池化来融合学习情感-原因候选句子对表示。最后,对候选句子对进行排序。实验结果表明,与最新模型相比,所提模型在多方面表现更优。
关键词
情感分析
情感-原因句子对提取
图注意力网络
局部关系提取
多通道压缩双线性池化
Keywords
sentiment analysis
emotion-cause pair extraction
graph attention network
local relation-aware module
multichannel compact bilinear pooling
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
协作学习生成性角色演变对知识点学习效果的组态效应——基于fsQCA与IIS图分析视角
何文涛
朱玲林
陶雨晴
周跃良
《电化教育研究》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多通道压缩双线性池化的情感-原因句子对提取模型
黄晋
许实
蔡而聪
吴志杰
郭美美
朱佳
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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