【摘 要】
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学习分析作为学习科学的子领域,其关注的核心问题就是对学习过程的理解与优化,而这离不开对学习者学习行为数据的收集和对行为模式的分析。特征工程作为一种基于底层数据设计
【基金项目】
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教育部在线教育研究中心2O16年度在线教育研究基金(全通教育)重点项目“基于学习分析的MOOC教学设计原则研究”(项目编号:2016ZD101);国家自然科学基金项目“大规模在线课程中用户流失问题的研究”(项目编号:61472006);国家自然科学基金项目“MOOC数据模型及其对课程与学习评价的效用研究”(项目编号:61472013)资助
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学习分析作为学习科学的子领域,其关注的核心问题就是对学习过程的理解与优化,而这离不开对学习者学习行为数据的收集和对行为模式的分析。特征工程作为一种基于底层数据设计特征集的系统方法,为行为模式的分析提供了新的技术支持与研究路径。文章通过介绍特征工程实施的四个步骤,系统梳理了目前使用特征工程方法识别出的典型行为模式,如投机取巧、挫折、疑惑等,可为行为模式的相关研究提供参考。同时,文章基于对有效的技术支持和实践意义两个话题的讨论,指出了未来的研究取径与研究重点。
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