【摘 要】
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在疫情的持续影响下,在线学习方式得到了迅猛发展,但同时也暴露出缺乏个性化教学、现场指导和教师约束等弊端,使教师无法及时了解学生的学习情绪和状态,从而无法及时调整教学进度。作为在线学习的重要组成部分,课程论坛区产生了大量的以文本为主的非结构化数据,这些文本数据能够反映学习者的情绪状态和行为交互方式,对学生的学习效果具有重要影响。因此,本研究以《Python语言程序设计》课程论坛文本为研究对象,以布鲁
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在疫情的持续影响下,在线学习方式得到了迅猛发展,但同时也暴露出缺乏个性化教学、现场指导和教师约束等弊端,使教师无法及时了解学生的学习情绪和状态,从而无法及时调整教学进度。作为在线学习的重要组成部分,课程论坛区产生了大量的以文本为主的非结构化数据,这些文本数据能够反映学习者的情绪状态和行为交互方式,对学生的学习效果具有重要影响。因此,本研究以《Python语言程序设计》课程论坛文本为研究对象,以布鲁姆的认知分类理论、活动理论、建构主义学习理论和行为科学理论为理论基础,运用内容分析法和滞后性序列分析法,动态地分析学习者的情绪与行为,并为教学者、学习者和平台管理者提供合理的建议。具体而言,本研究主要做了以下工作:(1)利用网络爬虫技术采集了中国大学MOOC平台《Python语言程序设计》课程的论坛区数据,然后对原始数据进行数据预处理,以保留论坛中与情绪、行为等相关的文本信息,并将其作为数据源。(2)运用情绪词典的方法对论坛文本进行情绪分析。首先,以情感本体库词典为基础词典,再结合重组的否定词词典和程度副词词典进行特征匹配;然后,利用自定义的语法规则建立编程类领域情绪词典,并通过实验获得较好的准确度;最后运用该词典从整体和个体两个层面对学习者的情绪进行分析,在整体层面上探究了学习整体的情绪演变规律,在个体层面探究了学习个体在不同维度上的情绪差异。(3)运用内容分析法和滞后序列分析法,对学习者的认知行为和知识建构行为进行分析。首先,在已有行为编码表的基础上,验证了在本课程中的适用性;然后,按照每个个体的时间前后顺序逐一进行编码;最后,使用SPSS工具和GSEQ软件,直观、深入地展示和解读学习整体和不同学业成就者的行为特征和行为模式。本研究通过对论坛互动中学习情绪和行为的分析,挖掘出当前在线学习论坛的互动现状,并针对教学者、学习者和平台管理人员三类使用群体分别提出可操作性的论坛交互策略。
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