青少年网络娱乐行为与人际交往的关系研究——以对晋冀鲁部分地区中小学生的调查为例

数字化生活方式对青少年产生了深远的影响,青少年群体在拥有网络便利的同时,也在面临各种时代的挑战。青少年对网络游戏的高偏好已是普遍现象,了解网络娱乐行为对青少年产生的影响,成为社会各界广泛关注的话题。该研究基于对晋冀鲁部分地区900余名青少年的调查,探究了不同类别的网络娱乐行为对中小学生与不同人群间人际交往的影响。研究结果表明,网络娱乐对青少年与父母、老师、同伴(同性与异性)、陌生人等不同人群间的人际关系的影响存在差异,"基于计算机的网络娱乐行为"对青少年人际关系的影响较为显著。虽然网络娱乐成为影响青少年人际交往的重要因素之一,但该影响利弊共存,其负面作用同样不容忽视,培养合格的数字公民需要对青少年的网络娱乐行为合理控制并加以积极引导。

以活动为中心的在线课程学习结果影响因素实证研究——以英国开放大学学习分析数据集(OULAD)为例

在线学习者的来源构成各异,在线学习行为复杂,学习者学习结果的影响因素还有待进一步探索。学习分析技术为学习结果影响因素的研究提供了新的可能。本研究从学习分析的视角,基于英国开放大学在线课程学习行为和结果数据集,使用结构方程模型,探究了以活动为中心的在线课程中学习者的背景信息和在线行为特征对学习结果的影响。研究结果表明:学习者的背景信息对其在线学习行为存在显著影响,学习行为特征对学习结果的影响并不显著;学习者的学习准备情况对其页面访问行为和论坛讨论行为有显著的正向促进作用,而对资源搜索行为负向影响显著。本研究为下一步以活动为中心的在线课程设计和活动组织以及学习支持服务的开展提供了参考。

生成式人工智能对学习分析研究的影响:现状与前瞻——2024年学习分析与知识国际会议(LAK24)述评

2011年,首届学习分析与知识国际会议(简称LAK)召开,标志着学习分析研究领域的确立。2022年,生成式人工智能(AIGC)的爆发,给该领域的研究带来了空前的影响。文章基于最新一届LAK会议的主旨报告及论文,从学习分析的技术系统设计、应用场景、效果评价、伦理风险等方面,系统梳理了AIGC对学习分析领域产生的影响以及今后的发展趋势。研究分析结果表明:基于AIGC的学习分析系统在自动化程度和个性化匹配能力方面得到提升;AIGC具有教师、学习者和助教三种角色的功能属性,围绕数据生成、数据测量与分析、学习反馈等环节拥有多种应用的潜能;从AIGC与传统模型算法的比较、学生学习体验等方面来看,其在学习分析中的应用具有一定的优势,然而尚未有实证证据表明AIGC的使用对学习效果有提升作用。AIGC及其相关技术的发展将为探究人机协同的学习过程带来全新的视角和可能,也将为研究学习过程提供更丰富的数据和创新的方法,同时将促使学习分析价值取向与目标定位的重构,不断推动对复杂人机交互行为方式、人智协同的认知变化与学习规律、AIGC融入的新型教学方式等的理解与探索。