检索结果-内蒙古大学图书馆

现代教育技术 2021年第7期31卷 80-87页

作者：李卿卫天宇乐洁玉刘三女牙孙建文华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集... 详细信息

实时识别学生的学习注意力并提供及时反馈,是保证在线学习效率的重要手段。为有效识别学习注意力,文章首先阐述了基于生理信号的注意力识别原理,在此基础上提出一种基于PPG信号的学习注意力识别方法。随后,文章通过可穿戴式传感设备采集了26名学生在线学习时的PPG与EEG数据,经数据预处理与特征提取,采用随机森林算法,构建了基于PPG信号的学习注意力识别模型,并验证了其准确率。最后,文章从学生用户和教师用户视角,兼顾数据隐私与适用性,研发了基于PPG信号的学习注意力系统,提供用户信息与学习资源管理、学习与注意力识别、注意力分析三大功能。文章的研究有助于教师优化教学内容与教学策略,激发、维持学生的学习兴趣并提高其在线学习参与度,为进一步提升在线教育质量提供支撑。

关键词：学习注意力注意力识别 PPG信号在线教学可穿戴式传感设备

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数据驱动的精准化学习评价机制与方法

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现代远程教育研究 2021年第1期33卷 3-12页

作者：黄涛赵媛耿晶王涵张浩杨华利华中师范大学人工智能教育学部、教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 九江学院江西九江332005 华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079

综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程,使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据,对... 详细信息

综合素质评价是深化教育改革、落实立德树人根本任务的必然要求。信息技术赋能教育教学过程,使得传统教育评价机制向数据驱动的精准化学习评价方向迈进。数据驱动的精准化学习评价是一种不断获取、整合、分析学习过程中的多模态数据,对教学和学习活动的信息流与运行轨迹作出观测、解释和反馈,以发现教育中存在的问题,辅助课堂教学干预的评价方法,包含多场景数据采集、多空间数据融合、精准分析模型构建、分析结果可视化四个关键组成部分。多场景数据采集为学习评价提供数据来源和量化手段支撑,多空间数据融合为学习评价提供统一数据标准,精准分析模型为学习评价提供数据驱动的学习分析与评价方法,分析结果可视化为学习评价提供反馈和应用服务。数据驱动的精准化学习评价框架,应以区块链技术为基础,融合人工智能、云计算、学习分析、情境感知等新兴技术,在多维时空尺度上全面采集学习过程中的多元海量数据,通过全面、系统的统计分析和数据挖掘,从学习者的内在动机到认知发展、情感表现,再到社会综合交互能力,多维度、及时、准确地评估学生的学习状况。当前,探索数据驱动的精准化学习评价,可从构建符合多空间数据特征的综合素质评价框架,完善过程性数据的采集与共享机制,突破情感、认知、动机与社交评价的关键技术,以及研制数据驱动的学习评价平台等方面入手。

关键词：数据驱动精准化学习评价评价机制评价方法

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新型异步在线讨论环境的应用图景与发展路向

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现代远程教育研究 2021年第5期33卷 33-41,62页

作者：刘三女牙胡天慧柴唤友华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 北京师范大学远程教育研究中心北京100875

异步在线讨论环境是支持学习者在线交互的有效工具,对于在线教学的成功开展至关重要。作为传统异步在线讨论环境的主要代表,线程式论坛存在难以维持焦点式讨论、促进交互式对话、支持观点整合、提供情感线索、实现跨情景讨论、促进知识... 详细信息

异步在线讨论环境是支持学习者在线交互的有效工具,对于在线教学的成功开展至关重要。作为传统异步在线讨论环境的主要代表,线程式论坛存在难以维持焦点式讨论、促进交互式对话、支持观点整合、提供情感线索、实现跨情景讨论、促进知识消费和吸引学生深度参与等缺陷,可支撑高质量在线讨论的新型异步在线讨论环境研究成为热点。梳理国际相关成果后发现,新型异步在线讨论环境的应用图景表现为:以限制性环境促进知识整合与协作论证;以可视化环境促进交互式对话与协同知识构建;以锚定式环境促进情境化和焦点式讨论;以复合型环境实现对观点整合、交互式对话和焦点式讨论等功能的整合;以改进型环境达成吸引参与、焦点式讨论和情感反馈等功能;以替代性环境提升学习者的在线交互效果。未来异步在线讨论环境研究应注重整合运用新兴技术,设计可支持多样化学习目标的环境,重视对环境使用效果的评价和提升,充分考虑学习者的个性化需求,注重在线讨论工具与在线学习环境的集成和融合。

关键词：在线学习异步在线讨论环境在线交互在线讨论

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从数据视角透析认知追踪:框架、问题及启示

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开放教育研究 2021年第5期27卷 99-109页

作者：孙建文栗大智彭晛邹睿王佩华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079 华中师范大学图书馆湖北武汉430079

认知追踪是一种数据驱动的学习者建模技术,被广泛应用于智能导学、智能课堂编排等系统。尤其是2015年深度神经网络被引入认知追踪任务以来,认知追踪成为智能教育领域的研究热点。针对当前研究普遍存在的“重模型、轻数据”以及数据处理... 详细信息

认知追踪是一种数据驱动的学习者建模技术,被广泛应用于智能导学、智能课堂编排等系统。尤其是2015年深度神经网络被引入认知追踪任务以来,认知追踪成为智能教育领域的研究热点。针对当前研究普遍存在的“重模型、轻数据”以及数据处理不一致等问题,本研究基于近六年国内外35篇有关认知追踪的论文,全面梳理和分析其中被高频使用的数据集,提出以学生、知识、问题三个对象及六类交互关系为核心的认知追踪概念框架,为深层次理解数据内涵和统一数据操作提供指导。本研究还运用该框架对数据集特征进行分类,围绕数据重复、数据顺序、支架题目、技能缺失以及多技能题目等关键问题进行数据一致性分析,特别是针对多技能题目,提出了基于多热编码的表示方法。本研究最后从五方面讨论了认知追踪及未来智能教育的发展趋势:从个体自主学习到多模式混合学习、从单一学习行为到多模态数据融合、从深度学习算法黑箱到可解释分析、从数据驱动到数据与知识联合驱动,以及从技术意识垄断回归教育价值本位,为拓展认知追踪研究边界、促进智能教育创新突破提供参考与指引。

关键词：智能教育认知追踪概念框架

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基于岗位大数据视角的职业技能等级标准与企业需求匹配对策研究——以汽车类1+X证书评价为例

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中国职业技术教育 2021年第26期37卷 30-35页

作者：周国烛管小清侯小菊北京电子科技职业学院北京100875 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心/教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079

从面向汽车行业的1+X证书现状分析入手,通过调研该行业企业人才需求情况,运用人工智能技术进行大数据挖掘分析,发现汽车领域的X证书职业技能等级要求与汽车领域的岗位结构、岗位技能匹配度不高,适用性不强。进而提出进一步加大汽车领域... 详细信息

从面向汽车行业的1+X证书现状分析入手,通过调研该行业企业人才需求情况,运用人工智能技术进行大数据挖掘分析,发现汽车领域的X证书职业技能等级要求与汽车领域的岗位结构、岗位技能匹配度不高,适用性不强。进而提出进一步加大汽车领域的X证书中级技能开发比重,加大对X证书与岗位技能契合度评价,加强同类X证书相互间的比较,逐步建立并完善1+X证书的评价体系。

关键词：岗位大数据 1+X证书职业技能等级企业需求汽车行业

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融合注意力机制的深度混合推荐算法

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计算机应用研究 2021年第9期38卷 2624-2627,2634页

作者：段超张婧何彬陈增照华中师范大学人工智能教育学部国家数字化学习工程技术研究中心武汉430079 华中师范大学人工智能教育学部教育大数据应用技术国家工程实验室武汉430079

大量研究利用用户或项目的边信息来缓解视频推荐中的数据稀疏和冷启动问题,取得了一定的效果,但是没有关注辅助信息中的关键信息。针对此问题进行了研究,提出了一种融合双注意力机制的深度混合推荐模型。该模型通过融合自注意力机制的... 详细信息

大量研究利用用户或项目的边信息来缓解视频推荐中的数据稀疏和冷启动问题,取得了一定的效果,但是没有关注辅助信息中的关键信息。针对此问题进行了研究,提出了一种融合双注意力机制的深度混合推荐模型。该模型通过融合自注意力机制的卷积神经网络挖掘项目端隐藏因子,同时融合自注意力机制的堆栈去噪自编码器提取用户端隐藏因子,深度挖掘项目端和用户端的重要信息。最后,通过结合概率矩阵分解实现视频评分预测。在两个公开数据集上的大量实验结果表明,提出的方法结果在已有ConvMF+、PHD、DUPIA等基线模型基础上有一定提升。

关键词：双注意力机制协同过滤卷积神经网络自编码器

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大学生日常行为习惯的可发现、可计算与可干预研究框架

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现代远距离教育 2021年第6期 77-84页

作者：周东波徐雯慧喻宏伟王小梅余雅滢涂悦华中师范大学人工智能教育学部教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学人工智能教育学部国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

习惯常指规律性周期重复的行为方式,是个性化教育研究的重要内容。当前大学生不恰当、多变的日常行为活动,使原本的好习惯负向发展,因而,如何挖掘分析大学生的校园日常行为活动,发现导致其学业失败、成才受阻的习惯并进行相应干预,意义... 详细信息

习惯常指规律性周期重复的行为方式,是个性化教育研究的重要内容。当前大学生不恰当、多变的日常行为活动,使原本的好习惯负向发展,因而,如何挖掘分析大学生的校园日常行为活动,发现导致其学业失败、成才受阻的习惯并进行相应干预,意义重大且十分迫切。基于校园大数据,提出数据驱动的大学生日常行为习惯可发现、可计算和可干预研究框架。首先,定义“活动-行为-习惯”的层次化表达结构,构建活动的时空语义约束模型,从校园大数据中提取日常活动数据,构建双层条件随机场模型,对活动数据进行自监督分类,从而得到行为信息,进一步构建多片段语义时空图卷积神经网络模型,通过行为的时空卷积预测来发现习惯;其次,提出习惯强度量化计算方法,构建习惯强度与评价要素的多元关联模型来评价习惯好坏,并建立习惯变化的时空演化分析方法;最后,对导致习惯负向变化的行为进行预警并实施多层次干预,形成基于“活动数据-行为信息-习惯知识-活动数据”思路的习惯“可发现-可计算-可干预”研究闭环。

关键词：校园大数据行为习惯数据驱动可发现可计算可干预

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学习者社会网络交互、情绪表征与学习成效的关系研究

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中国远程教育 2020年第6期 31-39,59,77页

作者：刘智康令云刘三女牙粟柱孙建文华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室 430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心 430079

情绪与社会化交互是构建学习者模型的两个重要特征,学习者的情绪特征计算与社会网络分析已获得了学习分析领域的广泛关注。本研究以某高校云平台上两门课程的论坛发帖纪录为研究对象,分别探究了学习群体在情绪表征(积极、消极与困惑情... 详细信息

情绪与社会化交互是构建学习者模型的两个重要特征,学习者的情绪特征计算与社会网络分析已获得了学习分析领域的广泛关注。本研究以某高校云平台上两门课程的论坛发帖纪录为研究对象,分别探究了学习群体在情绪表征(积极、消极与困惑情绪密度值)以及社会网络交互(网络中心性与网络结构特征)方面的差异。研究结果表明:具有网络交互关系的学习者间情绪倾向趋于一致。整体网络中的"子团体"以分散型网络居多,不同社区组学习者在积极和消极情绪上具有显著性差异,而在困惑情绪上差异性并不显著。与中、低成效组相比,高成效组学习者在信息传递的中介性以及协作学习中的参与性方面的表现更为显著,但其积极情绪密度较低。论坛中情绪和交互特征的联合分析有助于对学业风险个体的准确干预和群体互动质量的提升。

关键词： SPOC 社会网络分析情绪密度社区交互模式学习成效差异性分析

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智能教育场域中的学习者建模研究趋向

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远程教育杂志 2020年第1期38卷 50-60页

作者：黄涛王一岩张浩杨华利华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

在智能教育时代下,个性化学习者模型的构建是变革智能教育服务模式、破解教育公平问题、实现差异化教学的关键。从学习者模型构建的发展趋势来看,大数据和人工智能技术将是推动智能教育场域中学习者建模发展的核心要素,能够在极大程度... 详细信息

在智能教育时代下,个性化学习者模型的构建是变革智能教育服务模式、破解教育公平问题、实现差异化教学的关键。从学习者模型构建的发展趋势来看,大数据和人工智能技术将是推动智能教育场域中学习者建模发展的核心要素,能够在极大程度上促进学习者建模的研究进程。通过对人工智能支持下的学习者建模研究的理论趋向、目标趋向、数据趋向、特征趋向、技术趋向加以系统阐述,发现智能教育时代学习者模型的构建,需要以认知主义、人本主义、建构主义等经典学习理论为指导,实现面向学习者的多层次、全方位建模分析;需要利用人工智能技术,实现基于多模态感知的全时空多维度数据采集;需要构建时空融合的建模分析方法,对学习者“知识、认知、情感、交互”等潜在特征进行深入挖掘,实现对学习者知识建构模式、认知发展规律、情感发生机制的深层解析。在智能教育场域中,学习者模型的构建,对智能化的资源供给、个性化的教学干预、精准化的教育治理、智慧化的评价体系、科学化的教育研究的开展,具有广阔的应用前景。

关键词：智能教育学习者建模量化学习情感计算场景感知教育服务模式

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不同关系定义下在线交互网络特点及其与学习绩效关系——以SPOC论坛为例

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开放教育研究 2020年第3期26卷 80-90页

作者：刘三女牙郭美伶胡天慧柴唤友贺博韩雪欧阳柏强华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室湖北武汉430079 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心湖北武汉430079

目前,很多研究者采用社会网络分析方法探讨在线异步讨论论坛中的人际交互。然而,现有研究大多采用直接回复或共现的关系定义人际交互,较少考虑SPOC论坛中不同关系定义对于社会网络结构和属性以及社会网络中心度与学习绩效之间关系的影... 详细信息

目前,很多研究者采用社会网络分析方法探讨在线异步讨论论坛中的人际交互。然而,现有研究大多采用直接回复或共现的关系定义人际交互,较少考虑SPOC论坛中不同关系定义对于社会网络结构和属性以及社会网络中心度与学习绩效之间关系的影响。为此,本研究以SPOC论坛为例,分别从群体和个体角度探究七种关系定义下的社会网络结构和属性,并探讨不同关系定义下社会网络中心度与学习绩效之间的关系。研究发现:不同关系定义下的社会网络结构和属性具有一定差异,其中,完全共现关系定义与其它关系定义在网络结构和属性方面差异较大;社会网络中心度与学习绩效显著正相关。

关键词：学习者交互社会网络分析关系定义学习绩效 SPOC论坛

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