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学习者的协作会话数据是深入了解其学习过程和认知状态的一类重要数据。但由于自然语言的灵活性和学习情境的复杂性，协作会话数据分析的自动化程度一直不高，难以大规模应用。文章从人工智能视域出发，构建了基于人工智能技术的在线协作会话分析概念模型，对在线协作会话分析的理论基础、基本特征、分析流程和常用方法进行了论述，并进一步详细分析了“基于信息论的知识贡献测量”和“基于语义的协作会话学习投入自动分析”两个在线协作会话分析典型案例。案例证明了该模型能够将人工智能技术的“可计算”与教育研究的“可理解”相结合，为人工智能技术与协作会话分析融合搭建了桥梁，对在线协作会话分析实践具有重要的指导和参考价值。 相似文献
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面对面协作知识建构的会话分析面临分析视角扩展、分析场景迁移以及分析方法改进等现实诉求。研究将协作知识建构会话分析与自然语言处理方法相结合,探索建立会话内容智能挖掘框架、流程与方法,并对真实课堂环境中的协作知识建构会话进行分析与挖掘。研究结论认为:知识建构会话内容挖掘重点应聚焦于知识建构中的概念分布与关联、观点分类与演变以及话题演化三个层次;基本分析阶段分为层级确立、要素解构、数据映射、模型构建、可视表征五个阶段;会话内容挖掘结果可从纵向时序与横向组间维度呈现词汇、观点与话题的内容结构与时序变化。未来研究可以关注两个问题:如何通过优化观点编码框架和训练数据集来提升观点分类的精度;如何将会话内容挖掘方法植入互动分析系统中,从而实现对知识建构互动会话内容的伴随式分析与反馈。 相似文献
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协作学习投入面临多维、动态数据采集与多元数据融合分析的挑战,而多模态交互分析能够提取并融合动态、多维度的投入信息,对表征协作学习交互过程具有重要价值。基于此,文章构建了基于多模态交互信息的协作学习投入分析指导框架,并从投入水平的整体性表征、投入状态的多维性分析和投入信息的时序性挖掘等角度,阐述了协作学习投入分析应考虑的关键问题。此外,文章还提出了包含多模态信息采集、多模态特征提取、多模态特征融合分析等三大模块构成的多模态交互信息分析路径。研究结论显示,多模态交互信息能实现对协作交互过程全方位、细粒度地记录,进而对小组协作学习投入的状态进行动态表征与持续分析。未来研究可能的方向在于基于智能语音处理技术的交互会话分析、基于仪表盘的投入信息可视化呈现以及基于智能代理的协作投入适应性支持。 相似文献
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在线协作会话是在线学习活动的重要组成部分，也是促进学习者进行协同知识建构的重要手段，因此越来越受关注。目前，由于分析框架和分析方法不够完善，导致当前在线协作会话存在分析维度单一、自动化程度较低等问题。为此，文章首先提出了一种数据驱动的多维融合在线协作会话分析框架和可计算模型，然后提出了协作水平系数和协作投入倾向两个核心指标对会话状态进行整体评估，最后进行了案例分析。案例分析的结果表明：协作水平系数能够准确表征学习者在在线协作会话中的协作状态；在线协作会话可计算模型可以直观地呈现学习者在线协作会话过程中的核心特征和学习者的个体差异性；学习者的在线协作会话模式包括领导型、思想型、中庸型和边缘型四种典型类型。文章通过研究验证了模型的有效性和其对于在线协作会话自动分析与评估的实践价值，期望能够为在线协作会话的自动化分析提供参考。 相似文献
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基于网络的校际协作学习对于提高师生的协作与探究能力有着有益的尝试,对其效果的分析一般采用内容分析法或者社会网络分析方法。文章借鉴纽曼的内容分析模型,并针对实际研究进行了改进,以此为内容分析工具,对校际协作中指导教师间的在线会话文本进行内容分析,并得出结论。 相似文献
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自主学习和协作学习是相互促进、相互依赖的网络学习方式。然而,目前典型的网络学习系统(智能教学系统和计算机支持的协作学习系统)大多将自主学习和协作学习强制分离,忽视了自主学习过程中协作交流的激励作用以及协作学习过程中学习者的自主学习需求。因此,扩展现有的智能教学系统,构建一个自主学习和协作学习有机融合的数字化学习环境,有助于更好地满足网络环境下师生的学习需求。支持协作学习的群体感知模型由群体感知信息、群体感知本体和群体感知规则三部分组成,采用本体技术建模协作感知信息,运用语义Web规则语言刻画协作感知机制,为实现协作学习的信息交互提供通用模型。基于该模型构建的智能教学系统,在原有ITS自主学习环境的基础上,扩展了参与者可以相互感知、相互交流的协作学习模块,实现与现有智能教学系统的无缝整合,为开发具有协作学习功能的智能教学系统提供了技术参考。 相似文献
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网络环境下的异步协作学习方式越来越受到教育工作者的关注,因为它能够为学习者提供延时性交流与协作环境,便于学习者能够以小组或个人的形式参与到学习讨论之中。为了探讨基于BBS的异步协作学习互动过程,通过以案例形式进行实证性研究,其中,运用了会话内容分析法、调查法等方法,对异步协作学习活动中的帖子总体数量情况、各组发帖时间情况、帖子间关系情况以及基于知识建构模型的异步协作学习过程进行了详细的分析。研究结果表明,异步协作学习活动促进了学生的自主学习能力的发展,但是在活动中存在的问题值得教育工作者的思考。因此,研究对于指导异步协作学习互动活动的开展具有积极的参考价值。 相似文献
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《现代教育技术》2019,(1):72-78
在计算机支持的协作学习(Computer Supported Collaborative Learning,CSCL)中引入"群体感知"这一概念,可以促进学习者之间的交流和协作,为解决协作学习效果不佳的问题提供新方法。为此,文章首先分析了群体感知的概念和国外典型的基于群体感知的CSCL学习分析工具的不足,并依托功能设计原则,构建了基于群体感知的CSCL学习分析工具功能模型;随后,文章具体分析了工具功能的技术实现;最后,文章通过问卷调查,发现学习者对工具功能的整体接受度较高,认为工具能有效支持协作学习。文章的研究有助于在线学习者更好地互动交流、解决问题,推动协作学习的进一步发展。 相似文献
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随着技术的不断发展，当前流行的移动技术被逐步应用到网络协作学习中，构造出一种新型而轻松的学习环境。基于P2P的移动协作学习模型具有灵活性、动态性、个性化、资源多样化等特点。该模型在交互性方面引入了数据装载器、协作控制器、智能查询器等功能模块，解决移动设备的部分智能计算功能无法实现和网络数据传输不稳定等问题；在应用方面，阐述了移动Peer和本地Peer、移动Peer之间的协作交互流程，以及实现模型的技术环境。最后，说明了模型的当前研究价值和存在的不足。 相似文献
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基于Multi-Agent技术的智能协作学习系统的设计 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前网络协作学习系统中存在的问题,结合Multi-Agent技术的认知、学习、相互协作等能力,设计和实现了基于Multi-Agent技术的智能协作学习系统,并分析其特征,以期对促进网络教育的发展提供参考和借鉴。 相似文献
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如何设计、利用信息技术提高学习绩效一直是数字化学习研究的焦点。本团队从学习科学视角入手,以"语义图示"为技术着力点,试图通过对图示方式的探索以及图示技术的设计与开发,增强信息技术支持的学习方式并提高数字化学习效果。理论上,在认知任务更为复杂的计算机支持的协作学习中,语义图示有潜力缓解认知负担从而为协作任务提供支持。本文试图探查作为可视化技术的图示方式与工具在远程协作学习中的使用成效,以了解图示工具在协作学习过程中的使用特点,深入挖掘图示方式与工具在协作学习中的潜力。论文通过文献与理论研究提出假设,采用干预自然教学情境的设计研究方法,将图示工具与方法应用于协作任务设计中,通过观察与访谈收集数据,并对数据进行质性分析以说明问题。研究结果表明:在协作任务中,图示方式与工具可以直观明了地呈现内容,并能辅助沟通,缓解学习者认知负荷。其具体表现形式和功用与学习任务、环境与条件有关。初步结论是:图示方式与工具可以通过平衡工作记忆、聚焦思考,促进理解与认知并辅助表达;在协作沟通中,图示工具的使用扩展了沟通方式,有助于提高沟通效果。 相似文献
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随着计算机网络和人机交互技术的迅速发展,网络协作学习被广泛应用到教育教学领域.本文通过分析网络协作学习发展状况,针对网络协作学习发展过程中出现无法有效地解决知识表示与共享问题,研究基于本体对协作学习知识进行建模.本文通过分析协作学习基本理论,基于基本概念、角色概念及角色持有者,研究学习理论本体的构建,给出了将学习理论与学习者发展关系相结合的学习理论本体模式,在此基础上设计了协作学习系统模型,并重点说明了本体对学习系统的支持.本文把本体构建和协作学习、学习理论及学习过程相结合建立知识库,为协作学习系统实现知识共享与复用打下基础,并为协作学习系统的智能决策提供理论指导. 相似文献
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本文针对协作学习系统存在的协作应用服务层适应性差，不能按学习者的需求，动态组合虚拟群组及协作学习过程中的工作流式服务的关联等问题；提出了一种运用本体理论、CSCL原理和知识库技术，构建协作学习平台的解决方案。重点讨论了基于本体的协作学习平台的体系结构和协作感知模型的知识库构造等问题。 相似文献
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促进网络课程协作学习深层化的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近几年,网络课程发展势头迅猛,但随之也出现了学习浅表化的现象.协作学习是网络课程学习的一个重要环节,为了促进网络课程中协作学习的深层化,对某门网络课程协作学习效果从会话内容、会话分类、会话情绪三个方面进行会话分析,得出网络课程中的协作学习存在的问题,并提出相关的解决策略,以期为网络课程协作学习深层化提供参考. 相似文献
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随着移动网络等技术的快速发展,移动技术支持的协作学习成为教育领域与信息技术领域共同关注的研究热点。针对交互这一影响学习质量的核心要素,本文研究了支持移动协作学习的异构交互模型。首先,给出了移动协作学习中的三类交互要素,包括交互参与者、交互主题及交互空间;在此基础上,通过对移动协作学习交互过程的结构分析,提出一种基于异构无向图的交互模型,并给出模型中交互节点和交互连边的构建方法;最后,采用对照实验对异构交互模型进行验证,实验结果表明该模型在提高课程学习质量及交互积极性方面具有正向效果。 相似文献
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基于信息流的协作学习交互分析方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
人们对协作学习的研究越来越关注过程,特别关注对交互过程的分析,因为交互是激发和产生知识的基本活动单元.传统的研究大多从行为的视角对交互过程进行分析,这种分析与交互效果难以建立直接的联系,本研究把协作学习交互系统看成是信息系统,研究的对象确定为信息流,并尝试采用新的方法即基于教学过程的信息集合(Instructiotl Informatioil Set)IIS图法来分析协作学习的交互过程,具体操作包括:(1)绘制IIS初始图,确定Iis榆入信息项的表征格式;(2)确定IIS的输入信息项的过程序列;(3)根据实际需要将IIS输入信息项中的数据转化为IIS图的标注信息并进行解释.本文通过实验的方法证明IIS图分析法可以有效地预测协作交互的效果. 相似文献
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协作学习交互分析方法研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
协作学习已经成为各级各类教育中一种重要的学习方式.目前, 人们对协作学习的研究越来越关注过程, 特别关注对交互过程的分析, 因为交互是激发和产生知识的基本活动单元.不同的研究者根据不同的研究目的采用不同的方法来分析交互过程, 以此发现成员网络关系、交互过程的结构和模式、交互行为的特征并试图预测交互效果.通过对协作学习交互分析的不同方法进行综合分析和比较, 揭示了不同方法的适用范围、分析程序, 为研究者分析协作学习交互过程提供参考. 相似文献
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学习分组是协作学习活动设计的首要阶段。随着学习场所的快速变化、多模态交互过程复杂性的增加,采用传统的随机分组、教师指派或学生自我选择等方法进行协作学习分组的效率十分低下。研究提出基于智能技术构建自适应的协作学习小组。首先,阐述了学习分组的价值,即构建合理的协作学习环境、兼顾学生的个体差异和促进教育资源优质公平;其次,总结了影响智能学习分组的因素,包括个体属性、小组学术与物理构成以及学习者与环境的交互;最后,描述了经典场景下智能学习分组的通用模型,并讨论了大数据背景下智能学习分组的前景与挑战。针对大数据驱动智能学习分组的稳定性问题,基于机器学习中的集成学习思想构建了大数据共识分组框架。此框架有望为人工智能促进未来规模化的个性化教育提供支持。 相似文献