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中美智能技术教育应用的比较研究

电化教育研究 2020年第8期41卷 121-128页

作者：杨俊锋包昊罡黄荣怀杭州师范大学教育技术系浙江杭州310038 北京师范大学智慧学习研究院北京100875

随着智能技术在教育中的应用,中美两国的教育信息化有了新的发展,表现出了新一阶段的特征。研究以中美两国智能技术教育应用为研究对象,采用基于深度探究的迭代比较方法对中美两国人工智能教育应用作了比较研究。通过分析智能技术变革... 详细信息

随着智能技术在教育中的应用,中美两国的教育信息化有了新的发展,表现出了新一阶段的特征。研究以中美两国智能技术教育应用为研究对象,采用基于深度探究的迭代比较方法对中美两国人工智能教育应用作了比较研究。通过分析智能技术变革教育的九个典型场域,即智慧校园、智慧教室、智慧教材、教学任务自动化、自适应学习、教育机器人、智能导师系统、学习分析和现代学校治理,发现学生学习类产品较为丰富、教师教学类产品发展迅速、学校治理类产品相对薄弱。在此基础上,讨论了中美两国智能技术教育应用的异同,提出了智能技术变革教育的架构模型。

关键词：智能技术教育应用比较研究

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面向大规模在线学习的社会化推荐模型与方法

现代远程教育研究 2018年第3期30卷 94-103页

作者：包昊罡李艳燕郑娅峰北京师范大学教育技术学院河南财经政法大学计算机与信息工程学院

大规模在线学习中,学习者面对数量众多、种类繁杂的学习资源容易产生"信息迷航""信息过载"等问题。因此,为学习者提供个性化的学习推荐服务是大规模在线学习的重要任务。但目前的推荐系统大多只考虑了学习者与学习资源特征,对其内在社... 详细信息

大规模在线学习中,学习者面对数量众多、种类繁杂的学习资源容易产生"信息迷航""信息过载"等问题。因此,为学习者提供个性化的学习推荐服务是大规模在线学习的重要任务。但目前的推荐系统大多只考虑了学习者与学习资源特征,对其内在社会联系考虑不足,推荐效果有较大的提升空间。许多研究表明,引入社会化因素,对于提升推荐系统效果有显著的帮助。社会化推荐系统需要根据应用情境,深入地理解用户、推荐对象以及影响他们之间相似关系和社会关系的要素。大规模在线学习中的社会化推荐系统要素模型包括学习者特征、推荐对象特征、社会关系和应用情境四个方面。相较于传统的推荐方法,在这一要素模型基础上设计的基于兴趣主题的社会化推荐方法更好地结合了大规模在线教育场景,以及学习者和资源服务要素,并进一步研究了用户间的内在社会关联,挖掘了用户、学习资源间的隐性联系。实验结果也说明,该推荐方法在教育场景中可以实现更好的推荐效果。

关键词：大规模在线学习社会化推荐推荐系统社会网络要素模型

学习投入测评新发展:从单维分析到多模态融合

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电化教育研究 2021年第10期42卷 100-107页

作者：李新李艳燕包昊罡程露北京师范大学教育技术学院北京100875 中国教育科学研究院北京100088

学习投入与学生的学习持续性、学业满意度、学习绩效以及学业完成情况高度相关,对其进行有效测评能够准确预测和干预学生的学习结果和学习行为。为了提升学习投入测评的有效性和准确性,首先,对现有六种学习投入测评方法进行了比较分析,... 详细信息

学习投入与学生的学习持续性、学业满意度、学习绩效以及学业完成情况高度相关,对其进行有效测评能够准确预测和干预学生的学习结果和学习行为。为了提升学习投入测评的有效性和准确性,首先,对现有六种学习投入测评方法进行了比较分析,即自我报告、编码分析、日志分析、观察评价、智能测量以及生理测量;然后,提出了多模态数据表征的学习投入测评框架,包括数据收集、数据处理、数据融合以及数据应用四个关键步骤;最后,选取参与同伴互动活动的两名不同成就学习者的多模态数据,依托该框架进行探索性案例分析,从多维时空尺度揭示学习投入的深层机制。研究发现,多模态数据表征的学习投入测评有望突破传统测评方法中单一数据源难以实现的逻辑整合问题,揭示学习投入的动态演变规律,为课程设计、学习活动或教学工具的质量提升提供有价值的参考依据,提升教师帮助学生和改善教学的能力,推动数据驱动的研究范式发展以及教与学规律的研究。

关键词：多模态学习投入测评方法概念框架多模态学习分析发展趋势

以学习者为中心的智联学习环境:内涵、框架与实施路径

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电化教育研究 2024年第10期45卷 72-78页

作者：祁彬斌包昊罡郑娅峰李艳燕北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心北京100875 中国教育科学研究院基础教育研究所北京100088 北京师范大学教育科技中心广东珠海519087

学习环境的构建是教育数字化转型、学与教方式变革的基础。推动学习环境的改造与智能升级,构建以学习者为中心的智联学习环境,实现精准推送学习服务,是发展数字教育、建设高质量教育体系的现实需求。围绕学习环境智联计算关键问题,从学... 详细信息

学习环境的构建是教育数字化转型、学与教方式变革的基础。推动学习环境的改造与智能升级,构建以学习者为中心的智联学习环境,实现精准推送学习服务,是发展数字教育、建设高质量教育体系的现实需求。围绕学习环境智联计算关键问题,从学习环境多模态感知与监测、多场景学习过程记录与分析、跨场域学习场景建模与推荐、人机协同学习社群建构与支持四方面界定智联学习环境的内涵。遵循“数据处理、模型训练、智能服务”的逻辑,设计出涵盖物理环境改造与数据汇聚、数据指标与算法模型构建、精准自适应支持与智能服务的整体框架。以场景化人工智能教育应用为抓手,提出跨场域学习环境设计与评测标准、智慧学习环境计算引擎及大规模智慧教室监测平台研发、循证导向的规模化示范应用的实施路径。最后,探讨了实现智联学习环境的关键挑战,包括云边端算力基础设施、智能模型的教育可解释性、人机协同与交互体验设计、数据安全与隐私保护。

关键词：智联学习环境学习者为中心云边端协同智能教育教育数字化转型

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虚拟学习社区社会网络结构的比较研究

继续教育 2013年第7期27卷 34-37页

作者：梁斌包昊罡广州大学教育学院广东广州510405

通过对网络成员、师生关系、网络学习规模等存在差异的两个典型虚拟学习社区的社会网络结构进行比较研究,得出不同结构的虚拟学习社区之间社会网络存在差异,这些差异体现了中小学教师继续教育虚拟学习社区中的社会互动过程具有网络成员... 详细信息

通过对网络成员、师生关系、网络学习规模等存在差异的两个典型虚拟学习社区的社会网络结构进行比较研究,得出不同结构的虚拟学习社区之间社会网络存在差异,这些差异体现了中小学教师继续教育虚拟学习社区中的社会互动过程具有网络成员多、网络规模大、连接复杂、结构松散、密度低、连通性不高、可达性不好、成员间交互不紧密、教师不在网络权力中心但在交流中心等特点。

关键词：虚拟学习社区社会网络结构比较研究

中小学教师继续教育网络学习社区社会网络结构研究

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继续教育研究 2013年第6期 49-52页

作者：梁斌包昊罡广州大学教育学院教育信息技术系广东广州510006

运用社会网络分析法对广州市中小学教师继续教育远程学习中的一个网络课程学习社区进行社会网络分析,研究该网络学习社区的网络结构属性和凝聚子群,探讨教师继续教育网络学习社区的特点,最后对网络学习社区的建设提出建议。

关键词：中小学教师继续教育网络学习社区社会网络结构

在线协作学习中学习分析工具对教师干预的影响研究

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中国电化教育 2019年第2期 80-86页

作者：李艳燕邢爽包昊罡苏友张媛北京师范大学教育技术学院北京100875 北京邮电大学人文学院北京100876

教师干预对促进高效的在线协作学习具有重要作用。然而,受班级学习小组数量多、讨论信息量大等因素的影响,教师难以同时监控各组学生的学习表现,无法对小组的学习给予及时有效的干预。学习分析技术可以将学生协作学习的过程和问题进行... 详细信息

教师干预对促进高效的在线协作学习具有重要作用。然而,受班级学习小组数量多、讨论信息量大等因素的影响,教师难以同时监控各组学生的学习表现,无法对小组的学习给予及时有效的干预。学习分析技术可以将学生协作学习的过程和问题进行可视化呈现,是支持教师干预的重要手段。但当前研究仍停留在设计开发学习分析工具的阶段,鲜有实证研究关注工具对教师干预的支持作用。因此,该文采用准实验研究的方法,从干预关注点、干预方式、干预对象三个维度出发,探究学习分析工具对教师干预行为的影响。研究发现,在线协作学习中学习分析工具对教师的干预行为有显著影响,实验组教师在干预的总频次、认知方面的干预,以及对个人干预的频次上显著高于控制组。此外,该文进一步提出了在教学实践中使用学习分析工具的建议,为适应大数据时代的教育教学提供了新思路。

关键词：学习分析教师干预在线协作学习

在线协作学习中小组学习投入的分析模型构建及应用

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中国远程教育 2020年第2期 40-48,77页

作者：李艳燕彭禹康佳包昊罡苏友北京师范大学智慧学习研究院 100875 北京师范大学教育技术学院 100875

在协作学习中学习投入与学习成效紧密相关,是学生进行有效参与和深度学习的必要条件。但目前的研究大多针对个人学习投入,缺乏在协作学习中小组学习投入的相关研究。在前人研究基础上,本研究从认知投入、行为投入、社会投入、情感投入... 详细信息

在协作学习中学习投入与学习成效紧密相关,是学生进行有效参与和深度学习的必要条件。但目前的研究大多针对个人学习投入,缺乏在协作学习中小组学习投入的相关研究。在前人研究基础上,本研究从认知投入、行为投入、社会投入、情感投入四个维度构建了在线协作学习中小组学习投入的分析模型,并通过实证研究进一步探索小组投入分析模型各维度与小组学习成绩之间的关系。结果表明,在小组学习投入中行为投入、社交投入与小组成绩呈显著正相关关系,而积极、消极、困惑三类情感投入则与小组成绩呈负相关关系。研究同时发现,高分组在中立情感投入、认知投入的问题和元认知维度中的均值都高于低分组。最后,通过分析在线小组学习投入与成绩之间的关系,为今后优化学习支持服务以及提高小组成员协作质量提供了依据。

关键词：认知投入行为投入社会投入情感投入协作学习学习分析学习策略学习评价

群体感知视角下学习分析工具对协作学习表现的影响

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现代远程教育研究 2019年第1期31卷 104-112页

作者：李艳燕张媛苏友包昊罡邢爽北京师范大学教育技术学院北京邮电大学人文学院

感知是对某种事实的认知,是了解周围环境的开始,是指导个体行为的重要指标。群体感知是对群体活动过程各方面的了解,是保障协作学习效率和协作学习质量的重要因素。由于群体感知信息的隐藏性,学习者往往需要耗费大量时间和精力来获取相... 详细信息

感知是对某种事实的认知,是了解周围环境的开始,是指导个体行为的重要指标。群体感知是对群体活动过程各方面的了解,是保障协作学习效率和协作学习质量的重要因素。由于群体感知信息的隐藏性,学习者往往需要耗费大量时间和精力来获取相关信息,由此引发消极参与、游离于任务之外等现象。学习分析工具能够将感知信息显性化,减轻感知负荷。但是以往关于群体感知的研究,为学习者提供的感知信息类型较为分散,设计的学习分析工具大多只针对某一方面的感知信息。有效的协作学习需要具备三种类型的群体感知:认知感知、行为感知和社会感知。基于群体感知,在真实的教学情境中,探究利用学习分析工具多维度提供感知信息对协作学习的影响,有助于改善协作学习过程,促进教育与技术的融合。准实验研究结果表明,学习分析工具对小组交互的网络密度有显著性影响,可以明显提升小组参与协作学习的积极性,但在小组成绩上,影响并不明显,还需进一步深入研究。

关键词：群体感知在线协作学习学习分析工具学习表现