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Questions and Answers
基于科学论证的指导对概念变化的影响在总体上被评价为:
基于科学论证的指导对概念变化的影响在总体上被评价为:
混合式协作学习不会影响学生的学习投入水平。
混合式协作学习不会影响学生的学习投入水平。
False
本研究提出的框架有助于解决什么问题?
本研究提出的框架有助于解决什么问题?
个性化学习路径推荐
双层次结构模型包含 __________ 和 __________ 层。
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将教育技术学课程的关键要素与其影响进行匹配:
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关于基于知识图谱和改进蚁群优化算法的多粒度学习路径推荐框架,以下说法正确的是:
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根据研究,群体深度学习的特征表现出有多个核心成员且没有分层领导的组织关系。
根据研究,群体深度学习的特征表现出有多个核心成员且没有分层领导的组织关系。
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混合式协作学习的持续开展对哪个方面有显著影响?
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改进的蚁群优化算法用于 ________ 学习路径的推荐。
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匹配以下学习方法及其效果:
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以下哪个方面不是研究中提到的关键技术?
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数据分析发现,未完成课程的学习者更倾向于讨论课程的专业理论知识。
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多粒度学习路径推荐框架的主要目标是什么?
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研究通过 ________ 分析来探究群体深度学习发生的多维特征。
研究通过 ________ 分析来探究群体深度学习发生的多维特征。
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将研究的关键概念与其内容匹配:
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在在线协作学习中,积极的社会情感互动的作用是什么?
在在线协作学习中,积极的社会情感互动的作用是什么?
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表现不佳的群体在协作论证过程中遇到的主要挑战是认知挑战。
表现不佳的群体在协作论证过程中遇到的主要挑战是认知挑战。
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协作参与的定义是什么?
协作参与的定义是什么?
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学习分析仪表板的开发旨在促进教师在计算机支持的协作学习(CSCL)中的____。
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将以下性格特征与对应的参与角色匹配:
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在协作论证中,高绩效组的主要特征是什么?
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使用学习分析仪表板的教师比不使用的教师更少进行干预。
使用学习分析仪表板的教师比不使用的教师更少进行干预。
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描述下列协作学习活动的参与者角色:自由参与者。此类角色的特点是什么?
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加强社会情绪调节可能会提升协作学习的_____。
加强社会情绪调节可能会提升协作学习的_____。
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匹配以下研究中的主题和发现:
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以下关于情感数据库的描述中,哪个是正确的?
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深度学习方法在评估个体敬业度方面已得到广泛应用。
深度学习方法在评估个体敬业度方面已得到广泛应用。
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高绩效组和低绩效组在会话中的最大区别是什么?
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提高书写行为参与度的做法包括提供____信息。
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群体感知工具的应用在哪个领域的学习效果显著优于社会科学?
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群体感知工具能够降低学习者的认知负担,促进学习效果。
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群体感知在计算机支持的协作学习中有什么重要作用?
群体感知在计算机支持的协作学习中有什么重要作用?
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在在线协作讨论中,社交关系的四个维度包括交互密集性、交互凝聚性、交互中心性和交互______。
在在线协作讨论中,社交关系的四个维度包括交互密集性、交互凝聚性、交互中心性和交互______。
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将以下教学模式与其主要特征匹配:
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根据研究,哪种感知形式对小组学习投入的影响更显著?
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教师在协作学习中的角色只需完成任务指导即可,不必关注学生的社交关系。
教师在协作学习中的角色只需完成任务指导即可,不必关注学生的社交关系。
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高等教育中,传统教学模式对创新型人才培养的影响是什么?
高等教育中,传统教学模式对创新型人才培养的影响是什么?
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研究中,群体感知工具增强了协作质量,具体体现在______方面。
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将以下学习投入类型与其特征匹配:
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为了提升协作学习效果,群体感知工具应具有哪些功能?
为了提升协作学习效果,群体感知工具应具有哪些功能?
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根据研究,学习者对基于群体感知的学习分析工具接受度较低。
根据研究,学习者对基于群体感知的学习分析工具接受度较低。
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在混合式学习情境中,学习效果最佳的条件是?
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高低成就小组协作学习投入的差异被分析为______。
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Study Notes
CSCL 中群体感知工具对学习效果的影响
- 基于2002-2021年35篇实证研究文献,元分析发现,群体感知工具能促进学习者认知、元认知、社会情感和动机发展。
- 自然科学学习效果优于社会科学。
- 混合式学习情境下,多种感知信息类型、细化到个人且不支持个人与同伴比较时效果较好,但优势不显著。
基于群体感知的 CSCL 学习分析工具
- 引入群体感知概念,促进学习者交流和协作,解决协作学习效果不佳问题。
- 分析群体感知概念和现有 CSCL 学习分析工具不足。
- 基于功能设计原则,构建基于群体感知的 CSCL 学习分析工具功能模型,并分析技术实现。
- 通过问卷调查,发现学习者对工具功能接受度较高,认为工具能有效支持协作学习。
基于设计的“协作-探究”教学模式
- 高校教学模式相对固化,无法满足创新型人才培养要求。
- 探究学习和协作学习是促进学生自主学习、提高学生创新能力的重要方式。
- 基于设计的“协作-探究”教学模式,以“智能机器人”课程为例,进行三轮迭代,取得良好教学效果。
- 关键是任务设置、协作分组和教师角色转换。
基于深度学习的协作学习投入分析方法
- 协作学习投入的自动分析,有助于动态追踪协作学习过程,提升协作学习效果。
- 现有研究多使用浅层机器学习分析个体学习投入。
- 提出以 BERT-BiLSTM 深度学习模型为核心的协作学习投入自动分析方法,包括数据收集、建立数据库、模型构建、检验、批量识别和统计分析。
- 应用方法分析了某高校数学建模活动中20个小组的协作学习投入。
计算机支持的协作学习分析模型及可视化研究(2017)
- 在线协作学习是MOOC学习平台中重要学习形式。
- 面向计算机支持的协作学习分析模型,从知识加工、社交关系和行为模式三个维度构建,自动测量协作知识水平和发展,挖掘交互模式序列和规律,识别群组成员交互结构。
- 设计并开发支持在线协作学习过程分析的交互式可视化工具。
- 研究表明,模型及工具能有效应用于在线协作学习过程分析,帮助教师监控讨论,发现问题,给予及时指导。
群体感知视角下学习分析工具对协作学习表现的影响(2019)
- 感知是了解周围环境的开始和指导个体行为的重要指标。
- 群体感知是保障协作学习效率和质量的重要因素。
- 学习分析工具显性化感知信息,减轻感知负荷。
- 有效协作学习需具备认知感知、行为感知和社会感知三种类型。
- 准实验研究结果表明,学习分析工具对小组交互的网络密度有显著影响,提升小组参与积极性,但对小组成绩影响不明显。
人工智能视域下个性化学习路径推荐
- 个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量。
- 个性化学习路径推荐主流框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式。
- 个性化学习路径推荐呈现关注信息要素深度融合、全方位多尺度形式化建模、融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架、注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模式优化和全景性应用策略研究,及推荐技术与真实教育情境的紧密结合四大发展趋势。
其他研究(2020, 2021, 2022, 2023 等)
- 包含协作情境下社会调节学习工具的设计与应用、协作问题解决讨论活动中行为模式自动化挖掘方法、协作学习投入数字化表征模型、在线协作讨论中社交关系分析、在线协作学习中面向教师的可视化学习分析工具设计等, 涵盖不同的协作学习方面。
- 涉及学习投入、学习行为模式、社会情感互动、学习分析工具等方面。
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Description
本测验探讨群体感知工具对学习效果的影响,以及如何通过设计协作-探究教学模式来提高学习者的自主性和创新能力。通过分析不同学科中的应用和技术实现,提供了对协作学习的深入理解与实践导向。