【摘 要】
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运用机器学习预测学生在网络学习中的钻牛角尖。在一款学习数学的智能导学系统中采集29，483名小学生的操作记录，提取与认知/元认知相关等特征，如答错后的停留时间和求助后长停留等，构建7个预测模型。并基于自我调节学习的COPES理论对模型进行解释。结果表明，岭回归对钻牛角尖的预测效果最好，模型的重要特征与COPES的理论解释相契合。有利于未来开展理论驱动的个性化干预研究，缓解该领域理论滞后于应用的现状
【基金项目】
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中国科学院心理研究所结对共建项目（GJ202011）； 成都市哲学社会科学规划项目（2022CZ083）； 四川省教育信息化应用与发展研究中心一般项目（JYXX20-032）；
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运用机器学习预测学生在网络学习中的钻牛角尖。在一款学习数学的智能导学系统中采集29，483名小学生的操作记录，提取与认知/元认知相关等特征，如答错后的停留时间和求助后长停留等，构建7个预测模型。并基于自我调节学习的COPES理论对模型进行解释。结果表明，岭回归对钻牛角尖的预测效果最好，模型的重要特征与COPES的理论解释相契合。有利于未来开展理论驱动的个性化干预研究，缓解该领域理论滞后于应用的现状。
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