【摘 要】
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教育文本挖掘是学习分析领域中的一个重要方向,对学习过程中所产生的文本进行分析有助于更好地把握学生的情感、思维、认知等内在心理特征,为精准的教学设计提供证据支持.为
【机 构】
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江南大学 人文学院,江苏 无锡 214122
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教育文本挖掘是学习分析领域中的一个重要方向,对学习过程中所产生的文本进行分析有助于更好地把握学生的情感、思维、认知等内在心理特征,为精准的教学设计提供证据支持.为了解当前教育文本挖掘的研究脉络与演进取向,以Web of science、Elsevier Science Direct近十年相关文献为样本来源,以聚类分析、统计分析、知识图谱分析为研究方法,对文献进行内容与可视化分析.研究结果显示:当前常用的文本挖掘方法包括语境分析和词法分析,研究方法的选择呈现出多样性、融合性的特征;主要研究热点议题包括基于课程文本的学习行为和认知分析、基于课堂互动文本的情感分析、基于协作文本的知识建构分析、基于写作文本的自动化写作评价、基于文本挖掘技术的评价工具和平台的开发;教育文本挖掘呈现出从关注片段数据到关注全局数据,从关注知识内容到关注学习心理和学习思维,从基于简单统计到基于机器学习,从单通道语篇分析走向多通道语境分析的演进趋势.最后,基于分析结果从互动模式、学习习惯、元认知特征、协作学习模式、语义计算与理解等方面对教育文本挖掘的趋势进行了探讨.
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