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教育大数据挖掘的学习者模型设计与计算研究
被引量:
23
1
作者
张涛
张思
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2020年第9期61-67,共7页
数据科学在教学实践领域的深度融合应用,为推动智能化决策和个性化学习、实现精准施教提供发展方向。学习者模型作为数字化教育实践领域的核心部件,以内部心理机制和外部行为结构理解学习者在学习实践场域中的结构形态。研究在学习实践...
数据科学在教学实践领域的深度融合应用,为推动智能化决策和个性化学习、实现精准施教提供发展方向。学习者模型作为数字化教育实践领域的核心部件,以内部心理机制和外部行为结构理解学习者在学习实践场域中的结构形态。研究在学习实践场域下,融合学习活动流作用机制,提出一种学习者模型设计通用框架,关注模型的结构特征和内部层级关系。结合粒计算和数据分析方法分别对通用框架中的本体模型、知识模型、认知模型、行为模型和情感模型进行设计与计算分析。最后,基于有序偶表达形式构造元组间有序递归的完整学习者模型结构列表,实现可共享、重组的学习者数据模型。
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关键词
学习者
模型
模型设计与计算
粒
计算
学习活动流
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职称材料
题名
教育大数据挖掘的学习者模型设计与计算研究
被引量:
23
1
作者
张涛
张思
机构
河南科技学院信息工程学院
华中师范大学教育信息技术学院
出处
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2020年第9期61-67,共7页
基金
河南省2019年度科技厅科技攻关项目“面向教育大数据的学习行为分析与应用研究”(项目编号:192102310022)
华中师范大学中央高校基本科研业务费项目“教师虚拟学习社区中的用户知识共享行为研究”(项目编号:CCNU20A06023)。
文摘
数据科学在教学实践领域的深度融合应用,为推动智能化决策和个性化学习、实现精准施教提供发展方向。学习者模型作为数字化教育实践领域的核心部件,以内部心理机制和外部行为结构理解学习者在学习实践场域中的结构形态。研究在学习实践场域下,融合学习活动流作用机制,提出一种学习者模型设计通用框架,关注模型的结构特征和内部层级关系。结合粒计算和数据分析方法分别对通用框架中的本体模型、知识模型、认知模型、行为模型和情感模型进行设计与计算分析。最后,基于有序偶表达形式构造元组间有序递归的完整学习者模型结构列表,实现可共享、重组的学习者数据模型。
关键词
学习者
模型
模型设计与计算
粒
计算
学习活动流
Keywords
Learner Model
Model Design and Computing
Granular Computing
Learning Activity Flow
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
教育大数据挖掘的学习者模型设计与计算研究
张涛
张思
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2020
23
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