【摘 要】
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基于数据集的学习分析和人工智能技术的深入发展,使得以优化学习过程、缩短学习改善周期为目标的学习结果预测得到研究者的广泛关注和实践探索。文章首先对数字化学习环境下
【机 构】
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江南大学教育信息化研究中心,北京师范大学教育学部教育技术学院
【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)研究成果
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基于数据集的学习分析和人工智能技术的深入发展,使得以优化学习过程、缩短学习改善周期为目标的学习结果预测得到研究者的广泛关注和实践探索。文章首先对数字化学习环境下的学习预测研究探索进行梳理,辨析其研究特性,之后纵向解析了学习结果预测研究中的内容,并横向剖析了研究中存在的问题;在此基础上,从情境、理论、数据、方法和结果五个层面对未来学习结果预测研究的设计取向进行讨论;最后,对以学习者为中心的数据的预测设计原理进行阐释,并设计个性化学习结果预测研究框架,以明晰其系统化分析流程与结果。
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