【摘 要】
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及时有效地对学习结果进行预测,是学习分析的核心议题,也是为学习者提供个性化学习支持服务、保证学习者学习成功的关键。其中,如何寻找兼具预测效力与教学意义的学习行为特
【基金项目】
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北京师范大学教育学部学科建设综合专项科研培育项目“场景驱动的个性化学习服务模型及其应用研究”(2019KYPY005)
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及时有效地对学习结果进行预测,是学习分析的核心议题,也是为学习者提供个性化学习支持服务、保证学习者学习成功的关键。其中,如何寻找兼具预测效力与教学意义的学习行为特征是值得关注的问题。本研究以Cloudbag教育云平台中的108位学生为研究对象,基于特征工程的方法构建学习结果预测框架。基于文献调研和对教师的访谈,本研究将学习结果预测框架分为学生与学生交互、学生与教师交互、学生与内容交互、学生与系统交互四个维度,共包含10个特征变量;结合学生在平台中的学习行为数据,对特征变量进行量化和筛选,通过相关分析、信息
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