【摘 要】
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随着大数据、人工智能、社会计算等技术在教育领域的应用,使得通过教育数据挖掘(Educational Data Mining,EDM)和学习分析(Learning Analytics,LA)获得学习参与者的重要信息
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随着大数据、人工智能、社会计算等技术在教育领域的应用,使得通过教育数据挖掘(Educational Data Mining,EDM)和学习分析(Learning Analytics,LA)获得学习参与者的重要信息成为可能,并能在此基础上促进很多应用,例如学习资源推荐等.本文讨论了在移动微学习环境下对学习参与者特征刻画及行为建模的方法,从而深刻理解学习者的学习目标、学习态度、学习效率等学习模式属性随着时空推移及其社交关系变化而改变的过程和规律,有助于学习资源的发现和推荐、学习同伴匹配和移动微学习路径优化.
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