基于深度学习的cMOOC参与者交互水平自动评估研究

作     者：周炫余 陈丽 徐亚倩 郑勤华 蔡超飞 Xuanyu Zhou;Li Chen;Yaqian Xu;Qinhua Zheng;Chaofei Cai

作者机构：北京师范大学远程教育研究中心 青岛大学师范学院 湖南师范大学基础教育大数据研究与应用重点实验室 

出 版 物：《中国远程教育》 (Chinese Journal of Distance Education)

年 卷 期：2023年第43卷第11期

页      面：32-38页

核心收录：

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

基　　金：2018年度国家自然科学基金委员会管理学部重点课题“‘互联网+’时代的教育改革与创新管理研究”(课题编号:71834002)的研究成果 

主　　题：交互水平 联通主义 联通型慕课 自动评估 深度学习 人工智能技术 

摘      要：交互是联通主义学习的核心和取得成功的关键。现有交互水平评估主要依靠人工编码实现,存在时间滞后性和耗时耗力等局限,难以实时反映交互水平状况。因此,本研究以国内首门联通型慕课“互联网+教育:理论与实践的对话Ⅱ为案例,运用人工智能领域中的深度学习算法,通过模型构建、模型检验和模型应用三个阶段实现了对联通慕课参与者交互水平的自动化评估。研究发现,在联通主义学习中:1)学习者成为交互主体,多元主体驱动课程交互;2)寻径和意会是决定联通主义学习成效的关键。本研究一方面检验和发展了原有联通主义交互规律研究,另一方面实现了联通主义学习情境中参与者交互水平的自动化评估,为联通主义学习评价和课程评价提供了工具支撑,探索了人工智能技术在改进教育研究和实践方面的价值和可能性。