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题名在线论坛中学习者兴趣与行为主题联合建模研究
被引量：8
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作者
张思
陈娟
夏丹
王涛
王志锋
刘清堂
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机构
华中师范大学人工智能教育学部
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出处
《远程教育杂志》
CSSCI
北大核心
2022年第1期81-90,共10页
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基金
国家自然科学基金面上项目“面向大规模在线教育的学习者协作会话能力评估模型及干预机制研究”(项目编号:62077016)
国家自然科学基金面上项目“细粒度的智能学习诊断及其可解释性机制研究”(项目编号:62177022)之研究成果。
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文摘
在线论坛中的文本大数据,能够在一定程度体现学习者的个人情感与知识建构水平,对其进行深入挖掘能为个性化教学提供参考与依据。针对教育文本挖掘现有研究对兴趣和行为进行孤立分析的现状,将学习者潜在的兴趣主题和行为倾向纳入主题模型,构建了融合行为-情感-主题-时间的潜在语义分析模型,即BETTM(Behavior-Emotion-Time-Topic Model),以致力于挖掘四者之间的潜在关系。基于华中地区某高校开设课程的在线论坛数据,通过挖掘学习者在整个教学周期中的兴趣主题与行为倾向,探究二者与学习成绩的关系,以及二者随时间变化的规律。结果表明:(1)有关资源查找和组内成员之间交互的主题,对学习成绩有显著正向作用;(2)教学作品完成过程中学习者的信息发布行为,对学习成绩有正向影响作用;(3)兴趣主题和行为倾向联合后的12类行为分布,对学习成绩没有显著影响;(4)在时间上,前期学习者倾向于对资料进行查找与整合以及分配任务,中期则关注彼此的交互和个人观点的表达,后期更侧重于对作品修改和完善,以及对自己和他人在整个讨论过程中表现进行评价。研究所提出的模型,为在线论坛中学习者兴趣与行为主题挖掘、分析与预测,提供了参考和依据。
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关键词
情感分析
兴趣主题
行为类别
文本挖掘
bettm
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Keywords
Emotion Analysis
Interest Topic
Behavior Topics
Text Mining
bettm
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分类号
G420
[文化科学—课程与教学论]
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