| 智能学习分组:从通用模型到大数据框架 |
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| 引用本文： | 谢涛,农李巧,高楠.智能学习分组:从通用模型到大数据框架[J].电化教育研究,2022(2). |
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| 作者姓名： | 谢涛 农李巧 高楠 |
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| 作者单位： | 西南大学教育学部;西南大学西南民族教育与心理研究中心 |
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| 基金项目： | 2019年国家自然科学基金“基于大数据协同感知的学习行为时间模式挖掘研究”(项目编号:61807027);2018年重庆市社会科学规划项目“大数据促进我国教育公平的机制研究”(项目编号:2018BS100)。 |
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| 摘 要： | 学习分组是协作学习活动设计的首要阶段。随着学习场所的快速变化、多模态交互过程复杂性的增加,采用传统的随机分组、教师指派或学生自我选择等方法进行协作学习分组的效率十分低下。研究提出基于智能技术构建自适应的协作学习小组。首先,阐述了学习分组的价值,即构建合理的协作学习环境、兼顾学生的个体差异和促进教育资源优质公平;其次,总结了影响智能学习分组的因素,包括个体属性、小组学术与物理构成以及学习者与环境的交互;最后,描述了经典场景下智能学习分组的通用模型,并讨论了大数据背景下智能学习分组的前景与挑战。针对大数据驱动智能学习分组的稳定性问题,基于机器学习中的集成学习思想构建了大数据共识分组框架。此框架有望为人工智能促进未来规模化的个性化教育提供支持。
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| 关 键 词： | 分组 人工智能 智能学习 教育大数据 协作学习 |
Intelligent Learning Grouping:From Generic Models to Big Data Frameworks |
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| XIE Tao,NONG Liqiao,GAO Nan.Intelligent Learning Grouping:From Generic Models to Big Data Frameworks[J].E-education Research,2022(2). |
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| Authors: | XIE Tao NONG Liqiao GAO Nan |
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| Institution: | (Faculty of Education,Southwest University,Chongqing 400715;Center for Studies of Education and Psychology of Ethnic Minorities,Southwest University,Chongqing 400715) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Grouping Artificial Intelligence Intelligent Learning Big Data in Education Collaborative Learning |
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