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数据驱动下的在线学习状态分析模型及应用研究

作者:王洋; 刘清堂; 张文超; David; Stein 华中师范大学信息化与基础教育均衡发展协同创新中心; 湖北武汉430079; 俄亥俄州立大学教育与人类生态学学院; 美国哥伦布43210

摘要:学习状态是决定学习者在线学习效果的重要指标。针对在线学习中学习者学习状态的测量方法,探究学习者的学习状态与学习行为之间的关系,可以为教师、学习者和教育管理者提供评估、预测与干预的依据。基于'云平台'上269名学习者的12912条在线学习操作数据,构建数据驱动的学习状态分析模型,对投入、挫折、困惑、分心四种学习状态的行为特征进行了分析。其精确度和科恩的一致性的结果表明:机器分析结果与自我报告结果一致性较高,具有一定参考性。对其的进一步应用研究结果表明:学习者的学习状态与其学习效果显著相关,这为基于学习者学习行为数据的状态分析研究提供了参考。

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