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Using DEMATEL for Contextual Learner Modeling in Personalized and Ubiquitous Learning
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作者 Saurabh Pal Pijush Kanti Dutta Pramanik +3 位作者 Musleh Alsulami Anand Nayyar Mohammad Zarour Prasenjit Choudhury 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第12期3981-4001,共21页
With the popularity of e-learning,personalization and ubiquity have become important aspects of online learning.To make learning more personalized and ubiquitous,we propose a learner model for a query-based personaliz... With the popularity of e-learning,personalization and ubiquity have become important aspects of online learning.To make learning more personalized and ubiquitous,we propose a learner model for a query-based personalized learning recommendation system.Several contextual attributes characterize a learner,but considering all of them is costly for a ubiquitous learning system.In this paper,a set of optimal intrinsic and extrinsic contexts of a learner are identified for learner modeling.A total of 208 students are surveyed.DEMATEL(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory)technique is used to establish the validity and importance of the identified contexts and find the interdependency among them.The acquiring methods of these contexts are also defined.On the basis of these contexts,the learner model is designed.A layered architecture is presented for interfacing the learner model with a query-based personalized learning recommendation system.In a ubiquitous learning scenario,the necessary adaptive decisions are identified to make a personalized recommendation to a learner. 展开更多
关键词 Personalized e-learning DEMATEL learner model ONTOLOGY learner context personalized recommendation adaptive decisions
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基于概念格融合模型的垃圾评论识别研究
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作者 刘伟江 马小雯 王博 《现代情报》 北大核心 2025年第4期23-35,共13页
[目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集... [目的/意义]为有效解决基元学习器和集成模型对单形态特定模式的依赖和局限,本文通过加大观察粒度将分类器拓展为可适应多形态混合模式的分类器,以期提升模型理解能力和分类能力。[方法/过程]本文以概念集替代原始特征,引入互斥概念集和正交样本集的概念,对样本进行分离、归纳和融合,构建概念格融合模型,并从模型特质、模型能力、模型品质及过拟合4个方面对模型进行评价。[结果/结论]以亚马逊23971条评论为样本集的测算结果表明,概念格融合模型在准确性、稳定性、抗干扰性等方面都有较大提升,且模型评价结果表明该模型具有更佳的内在品质。 展开更多
关键词 垃圾评论 基元学习器 集成模型 概念格 概念格融合模型
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高职生自学考试移动学习模式的构建与实施策略
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作者 刘健挺 《湖南工业职业技术学院学报》 2025年第3期106-110,共5页
自学考试是高职生提升学历的关键途径,移动学习成为其备考的主要方式。基于移动学习模式的内涵,文章构建了适合高职生且涵盖移动学习资源、移动学习平台、移动学习评价的移动学习模式,提出针对学习对象进行需求论证、以学习体验为核心... 自学考试是高职生提升学历的关键途径,移动学习成为其备考的主要方式。基于移动学习模式的内涵,文章构建了适合高职生且涵盖移动学习资源、移动学习平台、移动学习评价的移动学习模式,提出针对学习对象进行需求论证、以学习体验为核心构建移动学习模式、加强对移动学习模式的监管等具体实施策略。 展开更多
关键词 高职生 自学考试 移动学习模式
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基于Stacking集成学习的恶意URL识别方法
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作者 孙杨 邱祥锋 《集美大学学报(自然科学版)》 2025年第2期179-185,共7页
针对传统URL(uniform resource locator)检测方法在恶意URL检测时存在的精确率不高、实时性差等问题,提出一种基于Stacking集成学习的算法模型。该模型用ADB(adaptive boosting)、LR(logistic regression)、SVM(support vector machine)... 针对传统URL(uniform resource locator)检测方法在恶意URL检测时存在的精确率不高、实时性差等问题,提出一种基于Stacking集成学习的算法模型。该模型用ADB(adaptive boosting)、LR(logistic regression)、SVM(support vector machine)、GBDT(gradient boosting decision tree)和GNB(gaussian naive bayes)5种机器学习算法作为初级分类器,其多层结构使不同机器学习模型之间可以优势互补,提升检测系统的整体性能表现。最后,通过在测试集上进行性能评估,选出性能最优的集成组合。实验结果表明,基于Stacking方法融合基学习器的集成学习模型在召回率、准确率、精确率、F 1值等多项指标上优于传统机器学习模型,对恶意URL检测的准确率可达96.77%。 展开更多
关键词 恶意URL 机器识别 Stacking模型 集成学习 基学习器
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基于改进Stacking多模型融合的高速公路隧道建设碳排放预测模型
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作者 吴佳润 林宇亮 +1 位作者 邢浩 宁曦 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期57-65,共9页
隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分,其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此,以勐绿高速公路隧道工程建设为依托,考虑围岩级... 隧道工程作为交通基础设施的重要组成部分,其建设过程中的碳排放问题日益受到关注.构建合理的隧道建设碳排放预测模型为控制隧道工程碳排放量、实现隧道减碳设计提供重要的科学依据.据此,以勐绿高速公路隧道工程建设为依托,考虑围岩级别、隧道总长度等12个特征参数,建立了120个隧道不同衬砌设计每延米隧道建设碳排放样本.在传统Stacking算法的基础上,提出了一种改进Stacking多模型融合的隧道建设碳排放预测方法.通过残差赋权方式组合基学习器交叉验证得到的各训练模型,降低了对噪声的敏感性.并以原始训练集和组合基学习器的预测结果作为元学习器输入,保留了原始数据集的信息.研究结果表明,改进Stacking算法预测碳排放量与实际碳排放量的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对误差(E_(MAE))以及决定系数(R^(2))不仅优于3种单一基学习器,也优于传统Stacking算法.因此,推荐将改进Stacking算法用于隧道建设碳排放预测. 展开更多
关键词 隧道建设 碳排放 单一基学习器 Stacking模型融合 预测模型
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融合试验-仿真标定数据的机翼应变载荷关系神经网络模型
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作者 施英杰 刘斌超 +3 位作者 鲁嵩嵩 陈亮 尚海 鲍蕊 《航空学报》 北大核心 2025年第19期106-117,共12页
建立飞机结构应变载荷关系模型时,地面标定试验数据保真度高,但工况范围及数量受限;有限元仿真工况范围覆盖广,但数据保真度低,导致单独依据地面标定试验数据和有限元仿真数据建立的应变载荷关系模型难以兼顾适用范围和预测精度。提出... 建立飞机结构应变载荷关系模型时,地面标定试验数据保真度高,但工况范围及数量受限;有限元仿真工况范围覆盖广,但数据保真度低,导致单独依据地面标定试验数据和有限元仿真数据建立的应变载荷关系模型难以兼顾适用范围和预测精度。提出了映射式与补偿式两种融合“试验-仿真”虚实数据的多级神经网络架构,开发了基于子学习器方差的模型认知程度度量方法,形成了精度高、适用性广、能够预警不可靠输出结果的机翼应变载荷关系神经网络模型,并采用缩比机翼对上述模型进行验证。结果表明:虚实数据融合的神经网络模型能够更好地描述机翼的应变载荷关系,且补偿式模型的预测效果优于映射式模型;提出的模型认知程度度量方法能够在不影响模型预测精度的前提下,有效判别神经网络模型认知程度差的数据样本,对神经网络的不可靠输出做出预警。 展开更多
关键词 应变载荷关系 飞机结构 数据融合 神经网络模型 子学习器
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基于技术接受模型理论的老年智慧学习路径研究 被引量:3
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作者 李佳棋 邵晓枫 刘文怡 《成人教育》 北大核心 2025年第9期33-39,共7页
老年智慧学习作为面向未来的一种新型学习方式,为老年学习者提供了便捷、可持续的学习路径,对推动老年教育数字化转型起着重要作用。当前,在我国老年智慧学习中还存在不少问题。技术接受模型理论认为感知有用性和易用性是决定个体对新... 老年智慧学习作为面向未来的一种新型学习方式,为老年学习者提供了便捷、可持续的学习路径,对推动老年教育数字化转型起着重要作用。当前,在我国老年智慧学习中还存在不少问题。技术接受模型理论认为感知有用性和易用性是决定个体对新技术接受程度的核心因素,这一观点能较好地指导老年智慧学习研究。在这一理论视角下,为加强老年智慧学习建设,应改造老年智慧学习平台,提升老年人对新技术有用性和易用性的感知;打造智慧学习空间,满足老年人的学习需求;搭建智慧学习支持体系,提高老年人的自我效能感。 展开更多
关键词 技术接受模型理论 老年教育 老年智慧学习 老年学习者
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“信息检索”在线课程中学习者画像的构建与教学干预策略研究
8
作者 赵君丽 刘冰 《喀什大学学报》 2025年第3期96-102,共7页
基于超星尔雅学习通平台的数据,构建“信息检索”在线课程中学习者画像模型,探索不同类型学习者的学习行为特征,并提出有效的教学干预策略,以提升学习效果.研究选取某省属高校2022年级部分文科专业学生在“信息检索”课程中的学习数据,... 基于超星尔雅学习通平台的数据,构建“信息检索”在线课程中学习者画像模型,探索不同类型学习者的学习行为特征,并提出有效的教学干预策略,以提升学习效果.研究选取某省属高校2022年级部分文科专业学生在“信息检索”课程中的学习数据,从课程学习、任务完成、学习互动和考试成绩等维度构建学习者画像.通过聚类分析算法,将学习者分为学习优秀型、学习困难型和成绩导向型三类,归纳出各类学习者的特征差异,并据此制定了个性化的教学干预策略,为个性化教学模式的优化提供了实践依据. 展开更多
关键词 “信息检索”在线课程 学习者画像构建 教学干预策略 学习行为 个性化教学 聚类分析
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泰国中文学成者学习动机生成模式研究
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作者 张茜雯 《语言战略研究》 北大核心 2025年第5期44-54,共11页
相较于按照学习发展阶段“从前往后”的预设式研究的固化预测,“从后往前”的回溯式研究可以深入了解二语学习动机的动态变化。用回溯式叙事研究方法探究18位泰国中文学成者的学习经历和内心体验,发现其中文学习动机生成模式为“[外部刺... 相较于按照学习发展阶段“从前往后”的预设式研究的固化预测,“从后往前”的回溯式研究可以深入了解二语学习动机的动态变化。用回溯式叙事研究方法探究18位泰国中文学成者的学习经历和内心体验,发现其中文学习动机生成模式为“[外部刺激⇔个体认知]+中介条件”,呈现复杂性、动态性和社会性特征;个体认知特征则表现为环境敏感性、目标长远性及兴趣差异性。动机生成的外部刺激包括:标志性中国文化符号的吸引力,“重要他人”的影响,族裔身份与祖语传承期望;个体认知包括:语言学习兴趣,语言经济价值与个人发展权衡;中介条件包括:泰国教育政策支持、学校专业支持以及发展力资本等。基于此,国际中文教育中应重视以下几个问题:(1)拓宽学习者视野,让学习者充分认识目标语言的价值,培养多元学习观;(2)重视社会文化情境的作用,鼓励学习者尽早体验“真实目的语世界”;(3)对于华裔生来说,要发挥家庭在祖语传承方面的作用;(4)重视学习者职业化发展需求。 展开更多
关键词 中文学成者 学习动机 生成模式 泰国
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构建适用于高职教育的“Learner-centered”教学模式研究
10
作者 乔洁 李红岩 马秀芳 《劳动保障世界》 2017年第11Z期77-77,81,共2页
当前,高职计算机学科的课堂存在着师生互动性欠缺,学生自主学习意识薄弱等明显的问题。在教育教学改革新动向、在线教育蓬勃发展新趋势的背景下,为了解决高职教育教学中存在的显著问题,我们提倡并研究"Learner Centered"教学... 当前,高职计算机学科的课堂存在着师生互动性欠缺,学生自主学习意识薄弱等明显的问题。在教育教学改革新动向、在线教育蓬勃发展新趋势的背景下,为了解决高职教育教学中存在的显著问题,我们提倡并研究"Learner Centered"教学模式.通过在相关计算机课程中的具体实施和问卷分析,总结"Learner-centered"教学模式对于高职教育的优势和可行性。 展开更多
关键词 learner Centered 教学模式 高职教育
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机器故障时装配作业车间重调度方式决策的集成学习模型
11
作者 王开元 唐秋华 +1 位作者 成丽新 赵联鹏 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第4期309-320,共12页
装配作业车间一般具有加工和装配两类机器,当机器故障时需考虑其差别,有针对性地进行重调度方式决策,快速恢复生产秩序。为此提出一种基于集成学习模型的装配作业车间重调度方式决策方法。鉴于故障样本较为稀缺,利用仿真方式生成不同故... 装配作业车间一般具有加工和装配两类机器,当机器故障时需考虑其差别,有针对性地进行重调度方式决策,快速恢复生产秩序。为此提出一种基于集成学习模型的装配作业车间重调度方式决策方法。鉴于故障样本较为稀缺,利用仿真方式生成不同故障情形下的大量生产案例;采用最大完工时间偏差、累计工序结束时间偏差、工序变动成本、能耗变动成本4个评价指标,标定各机器不同故障情形下的最优重调度方式。在此基础上,考虑两类机器的差异性,有针对性地提取出故障机器和生产过程的特征,作为后续集成学习的输入数据。根据准确率和多样性指标选定基学习器,建立能够与测试样本相吻合的KNN动态集成机制,通过协作和互补提高决策精度和泛化能力。实验结果表明,所生成的集成学习模型对机器故障的响应更加准确。 展开更多
关键词 装配作业车间 重调度方式 机器故障 集成学习模型 基学习器 KNN动态集成
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词项属性与蕴含语境对二语学习者等级含义加工的影响
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作者 曾涛 赵龙 《外语教学》 北大核心 2025年第5期27-33,共7页
本研究采用词项属性评测任务与自定步速阅读任务,考察了词项属性与蕴含语境在二语等级含义加工中的作用。结果表明,二语学习者对等级含义的理解受到词项属性和蕴含语境的共同影响,等级含义的生成并非由单一因素驱动,而是多种语义与语用... 本研究采用词项属性评测任务与自定步速阅读任务,考察了词项属性与蕴含语境在二语等级含义加工中的作用。结果表明,二语学习者对等级含义的理解受到词项属性和蕴含语境的共同影响,等级含义的生成并非由单一因素驱动,而是多种语义与语用线索协同作用的结果。研究拓展了对二语语义—语用接口认知机制的理解,丰富了相关理论视角。 展开更多
关键词 等级含义 蕴含语境 词项属性 限制满足含义加工模型 二语学习者
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生成式人工智能赋能学习者思维进阶的逻辑理路与实践进路
13
作者 韩中美 陈继力 黄昌勤 《教师教育论坛》 2025年第2期25-39,共15页
生成式人工智能(AIGC)的迅猛发展正加速AI与教育的深度融合,也进一步推动了学习者思维从传统线性模式向人机协同的复杂系统范式转型进阶。然而,AIGC带来的技术依赖、导致学习者思维固化等问题易引发创新力同质与价值观偏移,阻碍学习者... 生成式人工智能(AIGC)的迅猛发展正加速AI与教育的深度融合,也进一步推动了学习者思维从传统线性模式向人机协同的复杂系统范式转型进阶。然而,AIGC带来的技术依赖、导致学习者思维固化等问题易引发创新力同质与价值观偏移,阻碍学习者思维的养成与深化,这与中国哲学倡导的“格物致知”、“学思结合”等理念相悖,亟需获得化解。因此,本文系统廓清AIGC赋能学习者思维的内涵与机遇;通过整合技术、教育与协同三方面逻辑揭示AIGC赋能学习者思维发展的逻辑理路;建立了“认知基模解构—进阶过程形塑—思维适性发展”的学习者思维进阶机制;最后,从学习者思维发展全面化、具身化、高效化、社会化、个性化、向善化六方面提出了AIGC赋能的实践进路,以期为推动教育高质量发展和培养新质人才提供理论支撑与实践指导。 展开更多
关键词 生成式人工智能 教育大模型 思维进阶 人机协同 高质量教育
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基于Super Learner的边缘结构模型研究及发展 被引量:4
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作者 陈晨鑫 郭晓晶 +7 位作者 许金芳 梁际洲 韦连慧 陈枭 郑轶 迟立杰 叶小飞 贺佳 《药物流行病学杂志》 CAS 2022年第2期101-106,共6页
时依性混杂是纵向观察性研究数据中常见,但较难用传统回归模型控制的特殊混杂。边缘结构模型通过计算逆概率权重对原始人群进行加权,获得新的虚拟人群,消除混杂因素的影响,是目前控制时依性混杂较流行的方法。近年来,随着机器学习的发展... 时依性混杂是纵向观察性研究数据中常见,但较难用传统回归模型控制的特殊混杂。边缘结构模型通过计算逆概率权重对原始人群进行加权,获得新的虚拟人群,消除混杂因素的影响,是目前控制时依性混杂较流行的方法。近年来,随着机器学习的发展,利用数据自适应算法计算逆概率权重的边缘结构模型逐步受到关注。Super Learner是其中较新颖的一种方法,其能很好地规避传统估计逆概率权重方法的缺陷。该文基于前人的相关研究,总结传统边缘结构模型和逆概率权重的构建与计算,介绍Super Learner的构建、优缺点以及目前在药物流行病学相关研究中的实际应用,并提出未来可研究和待解决的问题。 展开更多
关键词 Super learner 边缘结构模型 时依性混杂 逆概率权重
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Student Behavior Modeling for an E-Learning System Offering Personalized Learning Experiences
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作者 K.Abhirami M.K.Kavitha Devi 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2022年第3期1127-1144,共18页
With the advent of computing and communication technologies,it has become possible for a learner to expand his or her knowledge irrespective of the place and time.Web-based learning promotes active and independent lea... With the advent of computing and communication technologies,it has become possible for a learner to expand his or her knowledge irrespective of the place and time.Web-based learning promotes active and independent learning.Large scale e-learning platforms revolutionized the concept of studying and it also paved the way for innovative and effective teaching-learning process.This digital learning improves the quality of teaching and also promotes educational equity.However,the challenges in e-learning platforms include dissimilarities in learner’s ability and needs,lack of student motivation towards learning activities and provision for adaptive learning environment.The quality of learning can be enhanced by analyzing the online learner’s behavioral characteristics and their application of intelligent instructional strategy.It is not possible to identify the difficulties faced during the process through evaluation after the completion of e-learning course.It is thus essential for an e-learning system to include component offering adaptive control of learning and maintain user’s interest level.In this research work,a framework is proposed to analyze the behavior of online learners and motivate the students towards the learning process accordingly so as to increase the rate of learner’s objective attainment.Catering to the demands of e-learner,an intelligent model is presented in this study for e-learning system that apply supervised machine learning algorithm.An adaptive e-learning system suits every category of learner,improves the learner’s performance and paves way for offering personalized learning experiences. 展开更多
关键词 learner behavior modeling E-LEARNING intelligent learning system machine learning algorithm
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在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究 被引量:2
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作者 刘芳 田枫 +3 位作者 李欣 刘宗堡 黄美晨 赵玲 《信息技术》 2024年第1期44-51,共8页
随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航”问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习... 随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航”问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项,进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。 展开更多
关键词 个性化推荐 多维度学习者模型 学习风格 认知能力 知识状态
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基于super learner算法的集成学习及其在纵向删失数据预测建模中的应用 被引量:1
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作者 杨嵛惠 王静娴 +2 位作者 赵芃 李业棉 陈方尧 《中国医院统计》 2021年第1期86-90,共5页
目的集成学习是近年来机器学习领域中被广泛应用的一种新的、用来提高学习精度的算法。本文旨在介绍基于super learner算法的集成学习方法在纵向删失数据预测建模中的应用及其R语言实现。方法本文介绍了super learner算法的基本原理及... 目的集成学习是近年来机器学习领域中被广泛应用的一种新的、用来提高学习精度的算法。本文旨在介绍基于super learner算法的集成学习方法在纵向删失数据预测建模中的应用及其R语言实现。方法本文介绍了super learner算法的基本原理及其在纵向删失数据建模中的应用,以及如何在R语言中实现该算法的建模。其次,应用TCGA数据库中的肿瘤生存数据进行实例分析,展示其在实际数据分析中的应用效果。结果基于super learner算法的集成学习方法在建模时,模型参数估计方法的选择和算法参数的定义均较为灵活。在实际数据分析中,super learner算法可以充分利用所获得的数据建立模型,模型的预测准确度为0.8737(95%CI:0.7897~0.9330),C-index为0.883,预测准确性较高。结论基于super learner算法的集成学习方法为纵向删失数据的预测建模分析提供了新的选择。 展开更多
关键词 集成学习 super learner 预测模型 纵向删失数据 R语言
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基于LDA的“一带一路”中文学习者叙事框架与传播策略
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作者 徐浩文 孙建荣 《天津师范大学学报(社会科学版)》 2025年第4期26-37,共12页
基于LDA模型与文本分析方法,对共建“一带一路”国家中文学习者故事的新闻报道展开系统挖掘与结构分析,揭示其呈现出以“中国梦”为核心,以“文化交流”“中文学习与汉语桥”“来华与留华”为辅助的“一主三辅”主题矩阵。结合框架理论... 基于LDA模型与文本分析方法,对共建“一带一路”国家中文学习者故事的新闻报道展开系统挖掘与结构分析,揭示其呈现出以“中国梦”为核心,以“文化交流”“中文学习与汉语桥”“来华与留华”为辅助的“一主三辅”主题矩阵。结合框架理论视角,识别出报道在叙事结构上集中体现“中国中心”与“中文学习者向心”两大主题焦点,并从空间建构与主体建构两个维度解析其双核心叙事框架。在语境理论指导下,进一步分析该类报道在宏观社会语境与微观互动语境中的结构性逻辑,指出当前叙事结构性不足。有鉴于此,基于“两个结合”原则,提出五项传播策略优化建议,推动“中文学习者故事”实现从单向传播向共建共享的叙事转型,释放中文作为世界重要公共文化产品的全球传播潜力,提升国际中文教育讲好中国故事、讲好中文故事的综合能力。 展开更多
关键词 中文学习者故事 讲好中国故事 国际中文教育 LDA模型 叙事框架
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An Investigation on Willingness to Communicate of Chinese EFL Learners in a Study Abroad Context
19
作者 朱梅花 《海外英语》 2012年第19期48-50,共3页
As increasingly large number of Chinese students study abroad,Chinese students'classrooms behavious have captured attention.In addition to analyzing the factors affecting the learners'willingness to communicat... As increasingly large number of Chinese students study abroad,Chinese students'classrooms behavious have captured attention.In addition to analyzing the factors affecting the learners'willingness to communicate(WTC) in second language(L2),the paper also aims to examine validity of the heuristic model of MacIntyre et al.(1998) in this particular context.Results show that interlocutor,topic and conversational context are the three main situational variables found to affect the Chinese learners'L2 WTC. 展开更多
关键词 WILLINGNESS to communicate HEURISTIC model EFL LEA
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