特征工程:学习分析中识别行为模式的重要方法

发布时间：2021-09-01 22:14

　　学习分析作为学习科学的子领域,其关注的核心问题就是对学习过程的理解与优化,而这离不开对学习者学习行为数据的收集和对行为模式的分析。特征工程作为一种基于底层数据设计特征集的系统方法,为行为模式的分析提供了新的技术支持与研究路径。文章通过介绍特征工程实施的四个步骤,系统梳理了目前使用特征工程方法识别出的典型行为模式,如投机取巧、挫折、疑惑等,可为行为模式的相关研究提供参考。同时,文章基于对有效的技术支持和实践意义两个话题的讨论,指出了未来的研究取径与研究重点。 

【文章来源】：现代教育技术. 2018,28(04)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一问题引入
二什么是特征工程?
三典型的行为模式
    1投机取巧 (Gaming the System)
    2挫折与困惑 (Frustration and Confusion)
    3注意力集中与粗心 (Engaged Concentration and Careless)
    4心不在焉与不假思索 (Off-Task and Without Thinking Fastidiously)
四讨论与展望
    1引入学习分析领域的主流技术之一:特征工程
    2聚焦新的研究重点:教学支持与学情预警


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究[J]. 赵慧琼,姜强,赵蔚,李勇帆,赵艳.  电化教育研究. 2017(01)
[2]学习分析技术的研究现状与未来趋势——基于2011-2015年LAK会议论文的分析[J]. 曹帅,王以宁,徐鹏.  中国电化教育. 2016(05)
[3]基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程综述[J]. 李林,吴跃,叶茂.  计算机应用研究. 2015(12)
[4]学习分析技术:挖掘大数据时代下教育数据的价值[J]. 魏顺平.  现代教育技术. 2013(02)



本文编号：3377784