协作问题解决讨论活动中行为模式自动化挖掘方法研究

发布时间：2020-12-21 16:17

　　为探究在线协作学习中基于问题解决讨论活动的群组交互行为模式,文章提出协作问题解决的协作讨论活动行为编码表,将协作问题解决中的重要行为特征进行分类编码。基于关联规则挖掘算法,自动化地挖掘协作问题解决中具有高转换率的行为序列。通过开展实证研究,探究影响协作质量的重要行为模式。研究结果表明,在协作过程中学生们修订观点、争论、采用证据以及良好的管理等行为对群组协作都具有积极意义。该研究为教育工作者构建基于问题解决的在线协作讨论活动提供了有利依据和重要参考。 

【文章来源】：现代教育技术. 2020年02期 北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

高质量组高频行为转换图

图1 高质量组高频行为转换图在低质量组中，共计获得109种转换序列。本研究采用基于支持度大于10%、置信度大于7%的关联规则，共抽取获得11种行为序列。低质量组高频行为序列统计如表5所示，相应绘制出的低质量组高频行为转换图如图2所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于滞后序列分析法的在线学习者活动路径可视化分析[J]. 胡丹妮,章梦瑶,郑勤华.  电化教育研究. 2019(05)
[2]计算机支持的协作学习分析模型及可视化研究[J]. 郑娅峰,徐唱,李艳燕.  电化教育研究. 2017(04)
[3]基于问题解决的在线讨论模式分析与个案研究[J]. 李振亭,吉耀莉,王富强.  现代教育技术. 2009(04)



本文编号：2930123