學習(xi) 是一個(ge) 隨著時間的推移而發展的連續、動態的過程,人們(men) 需要進一步加深對此過程的理解,才能提供有效的學習(xi) 支持服務。學習(xi) 分析理論認為(wei) ,通過對關(guan) 於(yu) 學習(xi) 者及其所處環境的數據進行收集、測量、分析和報告,可了解、改進學習(xi) 過程和學習(xi) 環境[1]。以往的協同知識建構過程分析方法多為(wei) 人工采集數據並進行處理分析,所獲得的數據量小,分析結果反饋滯後,難以實現對學習(xi) 過程的實時管理;並且隨著智慧化教學環境的逐步普及,能獲取到的學習(xi) 數據不斷增加,又進一步加大了助學者準確分析、診斷學習(xi) 活動的難度。此外,現有的一些基於(yu) 特定理論視角的分析方法,其計算產(chan) 生的分析結果對協同知識建構過程特征的解釋還有不足。信息技術,特別是人工智能技術的快速發展,為(wei) 破解上述問題提供了可能。本研究擬構建一個(ge) 多視角、技術增強的分析模型,以為(wei) 協同知識建構過程分析提供理論參考。
一、協同知識建構過程分析模型相關(guan) 研究
二、人工智能技術支持的協同知識建構過程分析模型的構建
三、結語
本文通過對協同知識建構相關(guan) 理論的研究和解讀,再結合人工智能的技術特點,構建了多視角、技術增強的協同知識建構過程分析模型,以實現智能技術與(yu) 協同知識建構過程分析的融合,進而提升了學習(xi) 分析的科學性、精準性及實施績效等。
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何皓怡1 黃冬梅2 1.廣西民族師範學院數理與(yu) 電子信息工程學院 2.廣西壯族自治區崇左市江州區第一初級中學 |