数据驱动的在线学习倦怠预警模型研究与实现

摘要：

在线学习倦怠是学习者由于学习压力等因素影响而产生的一种倾向于逃避学习的消极心理状态,对其进行有效识别与适时预警是实现高效在线学习的重要途径.鉴于此,文章首先确立了在线学习倦怠的内涵与结构维度,并基于学习倦怠量化表征依据分析构建了数据驱动的在线学习倦怠预警模型;然后从在线学习倦怠预警过程出发,详细阐述了数据驱动在线学习倦怠预警的实现方案;最终依托iStudy学习平台完成了在线学习倦怠预警系统功能的设计与开发,并以H大学在线学习者为研究对象进行系统应用和实证分析.实践效果表明,该预警模型可以有效降低学习者倦怠水平并显著提升课程学习效果,为在线教育中的学习倦怠评估与智能化预警奠定了一定的基础.

关键词：数据驱动、在线学习、学习倦怠、学习预警、智能教育

所属期刊栏目：42

分类号：G434(电化教育)

资助基金：2018年广东省哲学社会科学规划项目"网络学习空间中基于学档大数据的英语交互式学习效用研究"项目编号:GD18CJY07;2019—2020年度华南师范大学"挑战杯"金种子培育项目"学习云空间中基于情感分析的学习者倦怠预警与干预研究"项目编号:19JXKC02

在线出版日期：2021-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：47-54