【摘 要】
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情绪交互作为在线协作学习的内容之一,对提升认知交互及整体在线协作学习质量具有关键性的作用.《在线协作学习中大学生情绪交互量表》即测评在线协作学习中情绪交互质量的有效工具,可用于分析在线协作学习中大学生情绪交互的基本特征.该量表包括2个方面(积极和消极情绪交互)、6个维度(积极情绪回应、积极情绪评价、积极情绪表达、消极情绪回应、消极情绪评价、消极情绪表达)、18个题项.经实践验证,该量表的信效度较高,均符合心理测量学要求,可作为普遍反映在线协作学习中情绪交互质量的可靠工具.但相对于情绪交互编码体系而言,该量
【机 构】
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昌吉学院 初等教育学院,新疆昌吉 831100;新疆师范大学 教育科学学院,新疆乌鲁木齐 830054;陕西师范大学 教育学院,陕西西安 710062;湖南科技大学 教育学院,湖南湘潭 411201
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情绪交互作为在线协作学习的内容之一,对提升认知交互及整体在线协作学习质量具有关键性的作用.《在线协作学习中大学生情绪交互量表》即测评在线协作学习中情绪交互质量的有效工具,可用于分析在线协作学习中大学生情绪交互的基本特征.该量表包括2个方面(积极和消极情绪交互)、6个维度(积极情绪回应、积极情绪评价、积极情绪表达、消极情绪回应、消极情绪评价、消极情绪表达)、18个题项.经实践验证,该量表的信效度较高,均符合心理测量学要求,可作为普遍反映在线协作学习中情绪交互质量的可靠工具.但相对于情绪交互编码体系而言,该量表更适合于广泛测量我国面对面和非面对面在线协作情境下,学习者通过对话语言、文本语言情绪交互的质量.对其的探究,可以为大规模了解情绪交互水平及差异等相关研究,提供数据支撑和干预方向.
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知识追踪是通过跟踪历史学习轨迹,对学习者与学习资源间的学习交互过程进行建模,深入分析、挖掘、追踪学习者的动态知识掌握水平与认知结构,并准确预测学习者未来学习表现的一项智能技术,可以实现人机协同优化教学过程、助力学习者美好发展的智慧教育愿景。为此,首先基于169篇国内外文献的分析,采用大数据建模、深度学习、多模态分析等方法,以智慧教育视域界定知识追踪的核心概念,从基于概率图的知识追踪、基于深度学习的知识追踪、基于参数估计的知识追踪这三个维度,探究其最新研究进展及面临的挑战;进而基于数据建模视角,从数据层、模
网约车短时间内的快速发展滋生了一系列公共问题:车辆准入和驾驶员审核不严、政府监管疏漏、平台监管真空等,严重触及公共利益,影响社会的治理与稳定,是当前政府城市治理的重点与难题。博弈模型分析结果表明,政府对网约车行业的监管选择(一般监管与严格监管)影响网约车平台的监管选择(一般监管与严格监管),进一步影响网约车司机的行为(违规进入与合规进入)。在受到各方影响后,他们会各自采取相应策略保证自身利益最大化,在多次调整策略后,达到一个演化的均衡状态。因此,对网约车的监管要以政府监管为主导,同时强化平台、司机的主体责
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越来越多的研究表明,协作过程中的群体感知对于共享调节学习至关重要。团体成员挖掘、跟踪、感知整个团队的协作进展,基于这些信息所提供的诊断和干预,可以在很大程度上提高学习主动性和协作有效性。根据共享调节学习的特征,通过分析共享调节不同阶段所需的感知信息,构建了群体感知的应用框架。基于该框架,以上海市闵行区某学校两个班级学生为研究对象,利用视频内容分析、滞后序列分析等方法,通过对两个个案在调节活动类型、共享调节内容维度、共享调节过程几个方面的对比分析,探究群体感知对共享调节的内在作用与机制。通过个案分析发现:基
探究智能时代的区域教育整体性治理,对消弭日益复杂的区域教育问题,避免跨部门政策悖逆,激活治理网络结构中的内聚力,为公众提供无缝隙的公共服务等,具有理论及现实意义。传统区域教育治理存在主体障碍、方式桎梏、决策行为破碎和技术威胁等多重梗阻,严重制约其治理能力提升和治理效能发挥。由此,可以基于整体性治理逻辑,从人工智能技术思维特征出发,通过探索区域教育治理的“价值共创”来形成利益共同体,以“整体智治”促进治理动力上扬,基于“协调整合”再造场景化决策流程,以人机共生视角推进“技术整治”。而这需要联通区域教育数据流
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