SPOC论坛交互行为模式挖掘与学习成效分析

论坛是正式学习的辅助工具之一,可用来促进各成员之间的学习交流,学习者在论坛中表现与其学习成效强相关,然而在具体教学实践中存在交互缺失、交互参与度不高等现象。以“教育技术学研究方法”混合课堂中的SPOC论坛数据为研究对象,对其交互行为模式进行挖掘,并通过量化研究探究其对学习成效的影响。首先,采用文献分析法对国内外研究现状进行分析与总结。其次,采用社会网络分析法对SPOC论坛中参与交互的学习者进行特征刻画,并结合机器学习方法对学习者的交互模式进行聚类分析,将学习者分为活跃者、追随者和沉默者,并将该三类学习者在论坛中的交互特征与其学习成绩进行量化建模分析。最后,采用语义分析法对学习者的情感进行建模,并将不同类型学习者的情感与其学习成绩进行相关性分析。研究表明,在混合课堂中,不同类型学习者的交互频次与其学习成效间无相关性影响,而SPOC论坛中情绪词语出现的频次与其课程成绩间存在显著相关性,进而提出三条针对性的学习策略,旨在为提升混合式课堂学习质量提供借鉴。

基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别

针对人员交互行为识别存在的多模态数据融合方法导致的识别准确率与模型性能无法同时满足的问题,提出一种基于改进时空图卷积网络的人员交互行为识别方法。将单模态骨架数据引入级联的密集时空图卷积块网络中获得丰富的时空特征信息,提高特征复用率;设计一种增强时空图卷积网络(EST-GCN)单元提高网络对关节点之间的信息表征能力;引入一种运动特征因子衡量肢体不同关节的重要程度,提高模型识别效果。在Kinetics数据集和办案区场景数据集上的实验结果表明,所提出方法在识别效果上具有一定优势,且该方法在模型复杂度及运行效率上具有很好的竞争力。

短视频平台用户交互行为的差异性

研究不同短视频平台用户交互行为的差异,对平台导向和用户选择有着重要价值。文章基于趣味区隔理论对不同短视频平台在信息传播过程中各维度的差异性进行研究,以抖音、快手、b站3个平台“徐州八孩母亲”事件相关视频为例,对拉斯韦尔5W传播模式中传播者、内容、接收者、反馈效果4个维度的差异性进行假设检验,结合主题模型挖掘标题文本与评论文本的主题倾向,并借助布尔迪厄趣味区隔理论对差异性进行阐释与分析。研究发现:不同短视频平台的差异性源于用户间形成的趣味区隔,用户在短视频传播的交互中不断强化其价值观边界,同时平台逐渐形成趣味共同体;短视频平台用户交互行为差异反映出不同的阶层需求和价值观差异,而平台又通过自身调性构建来迎合和强化其特性。

3D卷积增强的驾驶员人物交互行为识别

驾驶员抽烟和打电话的行为属于典型的人物交互行为,为提高模型在驾驶环境中,对遮挡和光照变化的抵抗能力以及人物交互行为匹配的准确性,研究首先提出一种2D扩张分组注意力机制方法对目标检测网络进行优化,提高人路和物路的小目标检测性能;然后提出一种3D扩张分组注意力机制与3D分组卷积融合的高精度轻量化模块,构建动态视频的行为识别模型,增强时序空间的非线性特征提取能力;最后将图片的帧间交并比统计判断结果与动态视频行为识别模型预测的结果相融合以做出最终的驾驶员人物交互行为判断。实验结果证明,2D和3D扩张分组注意力机制在行为识别中的有效性,驾驶员人物交互行为平均准确率和召回率提高了12.5%及7.72%。尤其在香烟和手机遮挡或光线条件不利的场景下提升明显,并能解决驾驶员与其后排乘客的行为混淆识别问题。

基于眼动实验的车内布局交互行为研究

从用户的实际驾驶过程出发,在人车交互过程中探索更舒适的车内空间布局和界面分布方式。应用七鑫易维asse Pro F140眼动仪,选择有驾驶经验的学校师生作为实验被试,对车内布局进行眼动实验,采集驾驶员眼动信息,并对用户的注视、眼跳和追随运动等行为进行分析,通过划分兴趣区和注视轨迹,进而剖析驾驶员在驾驶准备过程中对车内布局做出反应的视觉注视行为。通过眼动实验验证了车内布局设计的关键设计节点、注视顺序等,为之后的车内布局设计提供了有力参照。

基于混合现实的交互行为目标跟踪算法设计

为了准确地跟踪交互行为动态目标,开展了基于混合现实的交互行为目标跟踪算法研究。首先,创建适合目标跟踪的混合现实环境,建立交互行为目标运动模型,得出目标的位置、运动轨迹及交互行为信息。其次,根据目标运动的特点和模型需求,提取交互行为目标特征,为目标跟踪提供基础数据。最后,设计目标跟踪算法,找出最佳匹配的特征点,通过在连续帧之间匹配目标特征来实现跟踪。实验表明:静态目标跟踪平均精度为±0.03 m,速度为35 Hz;动态目标跟踪平均精度为±0.08 m,速度为28 Hz;手势识别准确率达到95%;姿态估计误差仅为3°。

突发事件中抖音用户信息交互行为影响因素研究

[目的/意义]以抖音用户为研究对象,探究在突发事件中短视频用户信息交互行为的影响因素,为政府相关部门做好突发事件网络舆情引导工作和为营造良好的网络信息交互环境提供参考,进而提高抖音用户在突发事件中的信息交互体验。[方法/过程]以社会认知理论为基础构建突发事件抖音用户信息交互行为影响因素模型,通过问卷调查和结构方程进行实证研究以验证模型的有效性。[结果/结论]结果预期、抖音平台质量、信息交互能力、人际关系和社会影响对抖音用户信息交互行为有正向影响;自我效能感对抖音用户信息交互行为的影响不显著。

开放自适应学习平台中的异步交互行为分析——以知识论坛为例

开放自适应学习平台中的内容由学生交互产生,交互行为与模式的不同会影响知识建构的效果。针对当前研究对开放式平台研究的不足,文章研究以CSCL领域具有代表性的知识论坛为例,基于内容分析和社会网络分析方法对学生发表在平台上的810条有效观点及其交互网络的动态关系进行探讨。结果发现,观点的异步交互行为整体呈现出“马太效应”和“黏性效应”,其纵向发展有“偶尔爆发后持久沉默”“固定例会”“引入随机的细水长流”三种模式。观点整体交互的不均衡性和不同模式“关系力量”的驱动作用对基于开放自适应学习平台的知识建构教学具有参考价值。

元宇宙赋能下的VR阅读用户交互行为

随着全球生产力与科学技术的不断发展,VR技术逐渐成为各行各业研究的重要内容。VR技术为人们带来了更多沉浸式感官体验,成为元宇宙虚拟情境的重要入口。当前,元宇宙赋能下的VR阅读用户交互行为已经成为图书馆发展的重要切入口。现通过探究VR阅读用户交互行为的特点,并结合元宇宙的应用情境,探究阅读模式与阅读用户信息提升的有效路径,以此挖掘图书馆发展的全新突破口。

元宇宙赋能下的VR阅读用户交互行为

以VR为代表的高沉浸度交互模式最可能成为元宇宙虚拟世界的入口,研究元宇宙赋能下VR阅读用户交互行为是元宇宙赋能图书馆服务创新的突破口。以元宇宙赋能为背景,文章分析VR阅读用户交互行为过程机理并构建系统模型,探讨VR阅读用户交互行为特征;综合运用定性与定量分析法,结合元宇宙应用场景,分析VR阅读用户交互行为影响因素,验证影响因素概念模型;基于过程机理系统模型和影响因素研究结果,提出元宇宙赋能下VR阅读用户交互效果评价方法,通过实证检验评价方法的科学性;从阅读模式与服务创新、阅读用户信息能力提升两个方面提出元宇宙赋能下VR阅读用户交互的创新服务策略。

元宇宙UGC社区用户学术交互行为机理研究

文章基于ERG理论、信息生态系统理论、社会网络理论、TAM模型和上瘾模型分析元宇宙UGC社区用户学术交互行为的动机、要素及关系,从演进机理、形成机制、发展生态三方面解读元宇宙UGC社区用户学术交互行为过程。研究发现,行为要素、行为关系以触发用户感知有用性为行为起点;行为动机帮助用户加深交互行为;整个行为过程以高效安全、网状互联、动态调整为演进方向。研究指出,可通过设置行为管控机制、构建UGC创作铁三角、推动双线行为能力融合引导用户学术交互行为形成;遵循触发、行动、多变酬赏、投入的发展生态,将用户进行UGC学术内容集、显性数据和深度交互行为数据的生产作为行为过程的终点。

一种智慧课堂交互行为数据的标准分数常模计算方法研究——基于改进型弗兰德斯互动分析系统iFIAS

国家教育数字化战略转型带动了智慧课堂交互行为数据大规模、系统化的采集,当前在采集的数据基础上所进行的分析依据是统计性的经验性分析方法。如何根据课堂交互行为数据建立标准分数常模,并对相关维度数据进行分级应用,是目前国家教育数字化亟待探索的数据驱动智慧课堂交互分析方法。为此,从课堂交互行为数据基础出发,基于改进型弗兰德斯互动分析系统(iFIAS),选取iFIAS系统平台的358节有效课堂和292380条有效数据,形成了课堂交互行为分析标准分数常模的计算方法,并构建了“1个总体,4个主维度,14个子维度”的标准分数常模分级应用框架,得出iFIAS课堂交互行为数据标准分数常模计算结果。最后,应用该方法对一堂小学四年级数学课“认识三角形和四边形”和一堂初中一年级英语课“Do You Think You Will Have Your Own Robot?”进行课堂交互行为量化分析,通过比较发现数据驱动的智慧课堂的特点及其内在关联,并从“标准分数常模、三值内在逻辑关系、课堂特点、无学科限定、常模漂移”五个方面讨论了常模分析结果。

基于物联网技术的移动网络交互行为异常检测方法

针对移动网络交互行为异常问题,提出了一种基于物联网技术的移动网络交互行为异常检测方法。建立移动网络交互行为特征挖掘模型,根据移动网络交互行为的属性分布进行特征辨识,挖掘移动网络交互行为异常信息大数据,并进行分布融合。提取移动网络交互行为异常特征分布值,采用信息重组和线性插值拟合方法,重构移动网络交互行为的语义属性分析和本体模型。采用特征匹配与信息融合的方法进行移动网络交互行为异常检测。仿真实验结果表明,该方法的移动网络交互行为异常检测准确率始终高于95%,定位性能较好。

B站虚拟主播场景中的用户信息交互行为研究

[目的/意义]元宇宙(Metaverse)环境下通过数字化身(Avatar)进行虚拟社交和信息交互行为日益受到关注。选取Bilibili网站虚拟主播(Virtual Uploader,Vup)的用户群体为研究对象,探究其在虚拟主播活动中信息交互行为的特征。[方法/过程]借助使用与满足理论与技术接受模型构建假设模型和设计量表,以TAM模型为基础,构建了虚拟主播用户信息交互模型。[结果/结论]本研究为数字化身与虚拟社交的用户信息交互行为研究提供了新的分析模型,并通过网络调查具体分析了虚拟主播场景下信息交互行为的影响因素,揭示了虚拟主播受众群体特征,间接证实了虚拟主播的“三个身体理论”。

高职混合式教学在线讨论区交互行为研究——基于社会网络分析

后疫情时代,混合式教学模式在各高校得到广泛应用,呈现常态化趋势。混合式教学的在线讨论区是师生、生生互动的主要场所,分析在线讨论区交互行为有利于教师改进混合式教学设计,提高教学效果。文章以一门高职混合式课程的在线讨论区为研究对象,采用社会网络分析方法从网络密度、关联度、中心性、中间人、凝聚子群等方面展开分析,提出教师重点关注游离在社群边缘的学习者,引导学习者主动提出问题;通过小组协作学习、社会知识建构等方式提高学习者参与度、互动频率,增强学习者的联系紧密度;发帖人应积极回复其他学习者的帖子,增加在线讨论区的黏性,增强互动效果。

基于双车驾驶模拟的城市快速路驾驶人换道交互行为特征

为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明:单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响.

基于深度图和时空特征的邮局场景人物交互行为识别

以邮局快递验视中的人物交互行为识别为应用背景,针对开箱验视过程中的复杂背景干扰和人与物的特定行为模式难以准确描述这两个痛点问题,引入基于深度学习的语义分割机制,提出了一种基于深度图和时空特征的人物交互行为识别方法。首先,使用UNet语义分割模型在复杂背景中准确提取前景目标(箱体和人手);然后,融合深度和时空信息对箱体和人手进行特征提取,利用深度图像序列中的箱体深度方差以及可见光图像序列中的人手运动轨迹构建特征描述子,对箱体形态变化和人手行为模式进行准确描述,确定人物交互关系;最后,基于SVM分类算法对开箱和未开箱行为进行判断识别。通过设计消融对比实验及干扰抑制实验,证明所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性,识别准确率可达到94.7%,实现了邮局场景下人物交互行为的精确识别。

信息生态视角下直播电商平台用户信息交互行为影响因素研究

基于信息生态视角分析直播电商平台用户信息交互行为的驱动因素,有利于了解用户交互行为发生的机理,从而助力直播电商领域的持续发展。文章以技术接受模型的逻辑框架为基础,结合直播电商具体情境,从信息生态视角出发构建直播电商平台用户信息交互行为影响因素模型,并利用结构方程建模的实证分析方法对模型假设进行验证。研究结果表明,感知有用性、心流体验与交互氛围正向影响直播电商平台用户信息交互意愿,感知风险反之,其中,心流体验的影响程度最大,其次为感知有用性与感知风险,交互氛围影响相对最弱;技术促进性与信息交互意愿对直播电商平台用户信息交互行为产生显著正向影响。

多维视域下的国外网络交互行为研究及对旅游研究的启示——基于WOS二十年数据

“主客”网络交互行为是国内外重要的研究课题。文章运用CiteSpace v5.0 R7软件对Web of Science核心合集2000-2020年网络交互行为文献进行量化分析,探究社会科学的研究热点、演变趋势及其对旅游研究的启示。研究发现:(1)国外社会科学基于多学科理论视角,核心学科主要从社会学、心理学、经济学,交叉学科从社会心理学、人类学、计算机科学等,新进学科从传播学、生理心理学等学科对网络交互行为进行了研究。(2)旅游理论研究主要聚焦于社会学和心理学,缺乏对传播学、计算机科学等领域理论的运用;研究方法以定量为主,缺少利用大数据方法对多源异构数据进行定性和定量的混合分析。(3)社会科学研究主题集中在网络健康、电子商务、虚拟交往、网络生态环境行为;旅游研究更关注旅游后的信息分享行为。

金融风险与宏观经济风险的交互行为研究

本文基于金融风险与宏观经济风险的交互关系,构建了一个包含金融风险、宏观经济风险以及个体异质性的模型。在此基础上,本文从动态面板数据出发,引入个体异质性因素对二者之间的交互关系进行研究。在这个基础上,将利用已有研究结果为理论基础对金融风险和宏观经济风险进行进一步分析和讨论。最后,通过理论分析与实证分析相结合的方法验证该模型及其结论。