【摘 要】
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教育数据量的急剧增长、类型的多样性与可获取性以及教育计算的兴起推动了教育数据研究的发展,并引起了国际研究者的深度关注与探索。研究以Web of Science数据库中的教育数
【机 构】
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江南大学教育信息化研究中心,宁波市教育考试院,北京师范大学教育技术学院
【基金项目】
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2014年全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题“基于教育大数据的学习分析工具设计与应用研究”(课题编号:DCA140230);中央高校基本科研业务费专项资金资助课题“‘互联网+’环境下的理解性学习与认知研究”(课题编号:2017JDZD07)
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教育数据量的急剧增长、类型的多样性与可获取性以及教育计算的兴起推动了教育数据研究的发展,并引起了国际研究者的深度关注与探索。研究以Web of Science数据库中的教育数据挖掘类文献为样本数据,以知识图谱分析、社会网络分析、聚类分析为研究方法,分别采用CiteSpcae Ⅲ、Unicet 6.0、Bicomb 2.0、SPSS 20.0对数据进行定量分析。研究结果显示,数据刻画学习者模型、生成有效学习的教学支持、学习行为模式与特征、学习表现预测、学习反馈与评价等为主要研究热点。最后,文章从学习情感识别与计算、人工智能分析与应用、学习推荐系统、个性化学习路径等方面对研究趋势进行讨论。
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