【摘 要】
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对话式智能导学系统通过模仿人类自然语言对话辅导,能够促进学习者的综合分析、定性推理等深度学习能力。本研究基于深度学习视角,用文献分析法对其概念内涵、理论基础、架构
【机 构】
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北京大学教育学院,华中师范大学心理学院,渤海大学教育科学学院,京东AI研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向青少年网络适应的个性化信息服务优化方法研究”(71974072),中国博士后资助项目“基于角色冲突的虚拟小组讨论构建原则及教学效果研究”(2016M590702)
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对话式智能导学系统通过模仿人类自然语言对话辅导,能够促进学习者的综合分析、定性推理等深度学习能力。本研究基于深度学习视角,用文献分析法对其概念内涵、理论基础、架构特点和学习效果等相关研究进行梳理,指出对话式智能导学系统对深度学习具有明显的促进作用,但也存在学习效率欠佳、深度学习支持不足及开发成本过高三个亟待解决的问题。为进一步推动对话式智能导学系统的发展,本研究建议重视跨学科合作、引入通用智能导学框架、考虑潜在的伦理问题,同时着重关注多模态交互方式、多维度情感计算和多代理团队学习三个新兴研究方向。
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