面向学习云空间的认知投入量化研究

发布时间：2021-10-14 22:38

　　在全面推进"网络学习空间人人通"的建设背景下,学习云空间的应用不断深入。但正如其他在线学习平台一样,学习云空间也存在辍学率高、学习投入不足等问题。本文聚焦学习云空间中学习主体认知投入相关数据的获取,提出了基于机器学习的认知投入量化方法。首先,分析了认知投入的构成要素,并基于班杜拉的社会认知理论,建立了面向学习云空间的认知投入模型。然后构建了围绕"数据采集-数据处理-量化实现-量化应用"的认知投入量化框架,并设计了一个基于支持向量机的认知投入量化算法。最后以世界大学城系统平台数据为支撑,通过与其他机器学习算法的对比得到研究结果,基于SVM算法具有较高的量化精确率,本研究希望能为教育领域深层认知投入量化提供一种可行的参考方案。 

【文章来源】：中国远程教育. 2020,(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【文章目录】：
一、引言
二、面向学习云空间的认知投入模型构建
    （一）认知投入模型构建依据
    （二）认知投入构成要素分析
        1. 自我管理
        2. 自我监控与调节
        3. 学习挑战
    （三）学习云空间中认知投入模型的构建
三、学习云空间中认知投入量化实现
    （一）认知投入程度指标分析
    （二）认知投入量化框架设计
        1. 数据采集模块
        2. 数据处理模块
        3. 量化实现模块
        4. 量化应用模块
    （三）数据采集与处理
    （四）学习云空间中认知投入量化实现
        1. 量化实现的环境说明
        2. 认知投入程度指标量化
        3. 认知投入量化实现
            (1)SVM模型选择
            (2）基于K-Means的认知投入聚类分析
            (3）基于SVM的认知投入量化算法设计
四、量化实验验证与量化效果分析
    （一）认知投入数据获取
    （二）量化验证及其分析
        1. 实验一：不同机器学习模型下的量化准确率对比
        2. 实验二：SVM模型中基于不同核函数量化效果的对比分析
        3. 实验三：不同规模训练集对量化准确率的影响程度
五、研究结论与展望


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3436951