信息技术助力下的教育已迎来量化时代。数据驱动下的学习行为分析研究跨越了教育领域的多个研究场景,以量化学习者在不同情境下的学习过程作为出发点,为解决数字化情境下个体和群体学习行为数据的采集、挖掘、分析和应用提供一系列方法和策略。本书系统地介绍了量化学习这一全新的教育科学研究范式,从研究的背景、应用领域以及研究方法三个方面展开了全面论述。在研究方法中,分别阐述了学习行为数据采集的场景、标准与规范,以及个体和群体学习行为分析的理论、方法与实践经验,同时在方法介绍中提供了具体的研究案例,并对案例所涉及的实证研究策略和结论展开了深入的探讨。
样章试读
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前言
第一部分概 述
第1章 学习行为分析3
1.1教育与大数据同行4
1.2学习分析方兴未艾6
1.3从量化自我到量化学习7
1.4数据驱动的学习行为分析9
参考文献11
第2章 学习行为分析应用12
2.1个性化学习诊断12
2.2学习路径规划13
2.3个性化学习推荐14
2.4学习状态可视化15
2.5学习干预16
参考文献18
第二部分学习过程的量化
第3章 量化方法21
3.1物理空间21
3.1.1课堂学习21
3.1.2户外学习24
3.2虚拟空间25
3.2.1学习管理系统26
3.2.2大规模在线开放课程27
3.2.3智能导师系统28
3.2.4面向资源交互的学习过程量化29
3.2.5游戏化学习情境30
参考文献32
第4章 数据标准与规范36
4.1学习分析标准和规范36
4.2学习活动规范38
4.2.1学习经历规范38
4.2.2面向学习情境的交互规范39
4.3面向不同学习系统的学习经历规范41
4.3.1面向LMS的跨平台数据规范41
4.3.2面向大规模在线开放课程的数据规范42
4.3.3面向智能导师系统的数据规范43
4.4面向资源交互的数据规范44
参考文献45
第三部分个体学习行为分析
第5章 学习效果预测51
5.1简介51
5.2基于统计分析的学习效果预测53
5.3基于统计机器学习的学习效果预测55
5.4基于时间序列分类的学习效果预测58
参考文献61
第6章 知识能力分析63
6.1简介63
6.2基于标准化测验的知识等级定位64
6.3基于交互式测验的高等能力评量65
6.4基于概念构图法的知识结构建立67
6.5基于自动文章 评分的文本回应分析68
参考文献69
第7章 认知风格分析73
7.1简介73
7.2基于问卷和心理计量测验的认知风格分类74
7.3基于神经网络方法的认知风格识别75
7.4基于模糊分类树的认知风格预测77
参考文献78
第8章 学习兴趣挖掘81
8.1简介81
8.2基于学习者自报告的学习兴趣挖掘82
8.3基于在线点击行为的学习兴趣挖掘84
8.4基于在线文本内容的学习兴趣挖掘85
参考文献86
第9章 情感状态识别89
9.1简介89
9.2基于量表的情感测评方法90
9.3基于生理信号的情感检测方法91
9.4基于面部表情的情感识别方法92
9.5基于语音信号的情感检测方法94
9.6基于文本数据的情感分析方法96
参考文献98
第四部分群体学习行为分析
第10章 群体学习动力学分析103
10.1简介103
10.2数据化的群体动力学研究一社会网络分析104
10.3基于学习者自报告的社会网络分析法106
10.4基于在线行为统计的社会网络分析方法110
参考文献113
第11章 群体学习行为模式分析116
11.1简介116
11.2基于聚类方法的学习行为模式识别116
11.3基于序列分析的学习行为分析117
11.4基于序列模式挖掘的学习行为分析119
11.5基于眼动追踪方法的眼动行为分析120
参考文献121
第12章 协作学习及参与行为分析125
12.1简介125
12.2基于物理课堂的小组协作学习126
12.3基于计算机辅助教学的协作学习127
12.4基于移动技术支持的课堂协作学习128
12.5基于游戏场景下的协同学习129
参考文献130
第13章 互动话语行为分析133
13.1简介133
13.2基于语音记录的话语分析方法134
13.3基于姿势识别的话语分析方法135
13.4基于文本交互的话语分析方法136
13.5基于ITS人机智能对话分析138
参考文献139
后记141