基于知识结构的学习预警系统设计与实现
发布时间：2021-06-26 21:42
学习预警是在科学理论指导下按照一定的科学标准考察学生学习行为、考试成绩等外在因素对其进行综合评估,将评估结果双向反馈给管教学管理者、学习者并提供科学性、精准性、针对性以及有效性强的干预意见或预警信息。目前国内有关学习预警的研究领域更多关注在线学习环境或高等校园环境,而在学习预警在基础教育研究领域的研究还有待加强。如何扎根基础教育环境下,实现课程学习预警,是本研究的重点。首先,本研究总结有关学习预警和认知诊断的相关文献研究。在布鲁姆教育目标分类学和教育测量理论的指导下,围绕本研究的重点和功能需求,提出基于知识结构的学习预警系统模型并进行详细的阐述。随后,根据功能模块和实现机制的要求对基于知识结构的学习预警系统加以实现,并对其实现过程简单介绍。其次,本研究在基于知识结构的学习预警系统的基础上开展实验研究,实验结果表明:应用于基础教育的学习预警系统有利于教学效果的提升。实验选取某中学的初中二年级中两个平行班的学生作为被试对象,实验班引入学习预警系统干预教学,对照班常规化教学。实验班利用该系统收集被测对象在学习过程中产生的全数据,进行未掌握知识点的关联规则挖掘,教师针对系统输出结果对学习者进行...
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究思路1.4.2研究方法
18图3-1对比结构一览图在实际教学过程中，为了能对教育目标进行更准确的划分，修订版将认知过程维度进行了进一步的分类。从表3-2可见，将六个认知过程维度分成十九个细类，并为其提供可参照的例子，为教学者全方位的展现学习者的认知过程。修订版的教育目标分类学十分着重教学目标、教学活动以及教学评价之间的一致性。因此，教师在制定教育目标的过程中还应该结合具体的学习情境。表3-2认知过程维度的类别与亚类[48-50]认知过程类型及子类认知过程类型及子类例子1.记忆——从长时记忆系统中提取有关信息1.1再认1.2回忆如，再认美国历史上重要事件的日期如，回忆美国历史上重大事件的日期2.理解——从口头、书面和图画的教学信息中构建意义2.1解释2.2举例2.3分类2.4概要2.5推论2.6比较2.7说明如，解释重要演讲或文件的含义如，给出各种美术绘画类型的例子如，将考查到的或描述过的心里混乱的案例分类如，为录像磁带上描述的事件写一则简短的摘要如，在学习外语是，从例子中推论出语法原理如，比较历史事件与当前的情形如，解释法国18世纪重要事件的原因3.运用——在给定的情景中执行或使用某程序3.1执行3.2实施如，多位整数除以多位整数如，将牛顿第二定律运用于它适合的情景4.分析——把材料分解为它的组成部分并确定各部分之间如何相互联系以形成总体结构或达成目的认知过程类型及子类认知过程类型及子类例子4.1区分4.2组织4.3归属如，在数学应用题中区分有关于无关数量如，组织某一历史上描述的证据使之成为支持或反对某一特殊解释的证据如，根据文章作者的政治观点确定他的观点
23图3.2三角形知识结构图考虑到知识点的层级关系需要将知识点分成元知识点和复合知识点，复合知识点是由两个或两个以上的元知识点构建[61]。在数据处理过程中如果有复合知识点，分析过程会变得复杂且冗余，基于此对于知识点的标注一律采用元知识点，用计算机语言则可以表述成为“节点”或“元素”，其属性分别是知识点编码（序列id、主键）、表征信息说明（名称）、章节编码、知识深度系数。（2）试题的标注在教学大纲的指导下由教师或者行业专家对试题属性进行标注，包含试题编码（序列id、唯一标识符）、隶属章节编码、题目类型（1客观题、2主观题）、试题的难度系数、题干、试题选项、知识点编码。试题的难度系数p是评定学习者认知发展水平的重要参数，它是由知识点的映射总数N以及知识点深度KD有关，知识点深度KD结合布鲁姆教育目标分类理论以及教学大纲制定的教学目标将知识点深度分成五个层次：知道、理解、应用、分析和综合，将其量化用数字1、2、3、4、5表示对应的层次。知识点的映射总数N是因为试题与知识点存在着一对多的映射关系，即一个试题是由一个或一个以上的知识点组成。因此试题的难度系数p定义为：（公式3-1）（3）绑定试题资源如图3-3所示试题与知识点关联机制主要分成两个层次分别是：知识结构层以及试题资源层。知识结构层在知识点和试题人工标注后，由教学者对试题资源添加知识点属性编码，建立知识结构体系。试题资源层主要用于存储相关的测评资源。
【参考文献】：
期刊论文
[1]学习分析视域下大学生合作学习行为分析及对策研究[J]. 杨丽波,蔡蒙蒙,赵娅,李冰,薛继伟,赵万平,王颖,朱晓敬. 教育教学论坛. 2020(07)
[2]学习分析技术支持下的教师在线学习行为特征分析[J]. 荆永君,李昕. 中国电化教育. 2020(02)
[3]多模态数据支持的学习投入评测：现状、启示与研究趋向[J]. 张琪,武法提,许文静. 远程教育杂志. 2020(01)
[4]国际学习科学研究的现状、核心领域与发展趋势——2018版《国际学习科学手册》之解析[J]. 任友群,赵建华,孔晶,尚俊杰. 远程教育杂志. 2020(01)
[5]智慧学习环境中自适应学习系统动力机制研究[J]. 童名文,师亚飞,戴红斌,孙佳. 电化教育研究. 2020(02)
[6]面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型构建及应用[J]. 叶海智,杨柳,黄宏涛,梅钰皎. 电化教育研究. 2019(11)
[7]基于认知诊断技术的素养测试题答题个性化分析[J]. 王锋,王延,何晓云,陈雪荣. 教学与管理. 2019(30)
[8]面向智能教育的三个基本计算问题[J]. 黄荣怀,周伟,杜静,孙飞鹏,王欢欢,曾海军,刘德建. 开放教育研究. 2019(05)
[9]学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究[J]. 牟智佳. 电化教育研究. 2019(10)
[10]在线学习危机精准预警及干预:模型与实证研究[J]. 舒莹,姜强,赵蔚. 中国远程教育. 2019(08)
博士论文
[1]网络学习环境下基于反馈的元认知干预设计与实证研究[D]. 李士平.东北师范大学 2018
[2]大规模在线课程用户体验与学习动机的关系研究[D]. 陈梅芬.华中师范大学 2017
[3]个性化教育资源主动服务模式研究[D]. 丁继红.华中师范大学 2016
硕士论文
[1]基于学生校园数据的学业预警与社交分析系统的设计与实现[D]. 王峥.北京邮电大学 2019
[2]自适应测验中题库的构建及其有效性检验[D]. 王玥.山东师范大学 2019
[3]3-4年级学生阅读认知诊断研究[D]. 周喜娣.湖南师范大学 2019
[4]基于深度学习的个性化在线学习资源推荐研究[D]. 张征.浙江工业大学 2019
[5]基于学习分析的在线学习成绩预测建模研究[D]. 付小兵.云南师范大学 2019
[6]教育数据分析技术在高中物理教学中的初步应用研究[D]. 吴春晓.华中师范大学 2019
[7]中学python课程知识图谱构建及应用研究[D]. 黄健.华中师范大学 2019
[8]小学学习障碍儿童的心理发展特征分析及大数据下的预警评估模型[D]. 贾茜茜.华中师范大学 2019
[9]基于移动教学APP的学习状态预警系统的研究与实现[D]. 王智鹏.辽宁大学 2019
[10]基于关联分析的精准作业系统构建与实验研究[D]. 罗寒.浙江工业大学 2019
本文编号：3252139
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究思路1.4.2研究方法
18图3-1对比结构一览图在实际教学过程中，为了能对教育目标进行更准确的划分，修订版将认知过程维度进行了进一步的分类。从表3-2可见，将六个认知过程维度分成十九个细类，并为其提供可参照的例子，为教学者全方位的展现学习者的认知过程。修订版的教育目标分类学十分着重教学目标、教学活动以及教学评价之间的一致性。因此，教师在制定教育目标的过程中还应该结合具体的学习情境。表3-2认知过程维度的类别与亚类[48-50]认知过程类型及子类认知过程类型及子类例子1.记忆——从长时记忆系统中提取有关信息1.1再认1.2回忆如，再认美国历史上重要事件的日期如，回忆美国历史上重大事件的日期2.理解——从口头、书面和图画的教学信息中构建意义2.1解释2.2举例2.3分类2.4概要2.5推论2.6比较2.7说明如，解释重要演讲或文件的含义如，给出各种美术绘画类型的例子如，将考查到的或描述过的心里混乱的案例分类如，为录像磁带上描述的事件写一则简短的摘要如，在学习外语是，从例子中推论出语法原理如，比较历史事件与当前的情形如，解释法国18世纪重要事件的原因3.运用——在给定的情景中执行或使用某程序3.1执行3.2实施如，多位整数除以多位整数如，将牛顿第二定律运用于它适合的情景4.分析——把材料分解为它的组成部分并确定各部分之间如何相互联系以形成总体结构或达成目的认知过程类型及子类认知过程类型及子类例子4.1区分4.2组织4.3归属如，在数学应用题中区分有关于无关数量如，组织某一历史上描述的证据使之成为支持或反对某一特殊解释的证据如，根据文章作者的政治观点确定他的观点
23图3.2三角形知识结构图考虑到知识点的层级关系需要将知识点分成元知识点和复合知识点，复合知识点是由两个或两个以上的元知识点构建[61]。在数据处理过程中如果有复合知识点，分析过程会变得复杂且冗余，基于此对于知识点的标注一律采用元知识点，用计算机语言则可以表述成为“节点”或“元素”，其属性分别是知识点编码（序列id、主键）、表征信息说明（名称）、章节编码、知识深度系数。（2）试题的标注在教学大纲的指导下由教师或者行业专家对试题属性进行标注，包含试题编码（序列id、唯一标识符）、隶属章节编码、题目类型（1客观题、2主观题）、试题的难度系数、题干、试题选项、知识点编码。试题的难度系数p是评定学习者认知发展水平的重要参数，它是由知识点的映射总数N以及知识点深度KD有关，知识点深度KD结合布鲁姆教育目标分类理论以及教学大纲制定的教学目标将知识点深度分成五个层次：知道、理解、应用、分析和综合，将其量化用数字1、2、3、4、5表示对应的层次。知识点的映射总数N是因为试题与知识点存在着一对多的映射关系，即一个试题是由一个或一个以上的知识点组成。因此试题的难度系数p定义为：（公式3-1）（3）绑定试题资源如图3-3所示试题与知识点关联机制主要分成两个层次分别是：知识结构层以及试题资源层。知识结构层在知识点和试题人工标注后，由教学者对试题资源添加知识点属性编码，建立知识结构体系。试题资源层主要用于存储相关的测评资源。
【参考文献】：
期刊论文
[1]学习分析视域下大学生合作学习行为分析及对策研究[J]. 杨丽波,蔡蒙蒙,赵娅,李冰,薛继伟,赵万平,王颖,朱晓敬. 教育教学论坛. 2020(07)
[2]学习分析技术支持下的教师在线学习行为特征分析[J]. 荆永君,李昕. 中国电化教育. 2020(02)
[3]多模态数据支持的学习投入评测：现状、启示与研究趋向[J]. 张琪,武法提,许文静. 远程教育杂志. 2020(01)
[4]国际学习科学研究的现状、核心领域与发展趋势——2018版《国际学习科学手册》之解析[J]. 任友群,赵建华,孔晶,尚俊杰. 远程教育杂志. 2020(01)
[5]智慧学习环境中自适应学习系统动力机制研究[J]. 童名文,师亚飞,戴红斌,孙佳. 电化教育研究. 2020(02)
[6]面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型构建及应用[J]. 叶海智,杨柳,黄宏涛,梅钰皎. 电化教育研究. 2019(11)
[7]基于认知诊断技术的素养测试题答题个性化分析[J]. 王锋,王延,何晓云,陈雪荣. 教学与管理. 2019(30)
[8]面向智能教育的三个基本计算问题[J]. 黄荣怀,周伟,杜静,孙飞鹏,王欢欢,曾海军,刘德建. 开放教育研究. 2019(05)
[9]学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究[J]. 牟智佳. 电化教育研究. 2019(10)
[10]在线学习危机精准预警及干预:模型与实证研究[J]. 舒莹,姜强,赵蔚. 中国远程教育. 2019(08)
博士论文
[1]网络学习环境下基于反馈的元认知干预设计与实证研究[D]. 李士平.东北师范大学 2018
[2]大规模在线课程用户体验与学习动机的关系研究[D]. 陈梅芬.华中师范大学 2017
[3]个性化教育资源主动服务模式研究[D]. 丁继红.华中师范大学 2016
硕士论文
[1]基于学生校园数据的学业预警与社交分析系统的设计与实现[D]. 王峥.北京邮电大学 2019
[2]自适应测验中题库的构建及其有效性检验[D]. 王玥.山东师范大学 2019
[3]3-4年级学生阅读认知诊断研究[D]. 周喜娣.湖南师范大学 2019
[4]基于深度学习的个性化在线学习资源推荐研究[D]. 张征.浙江工业大学 2019
[5]基于学习分析的在线学习成绩预测建模研究[D]. 付小兵.云南师范大学 2019
[6]教育数据分析技术在高中物理教学中的初步应用研究[D]. 吴春晓.华中师范大学 2019
[7]中学python课程知识图谱构建及应用研究[D]. 黄健.华中师范大学 2019
[8]小学学习障碍儿童的心理发展特征分析及大数据下的预警评估模型[D]. 贾茜茜.华中师范大学 2019
[9]基于移动教学APP的学习状态预警系统的研究与实现[D]. 王智鹏.辽宁大学 2019
[10]基于关联分析的精准作业系统构建与实验研究[D]. 罗寒.浙江工业大学 2019
本文编号：3252139
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