在线协作情境中社会调节学习行为序列精准挖掘与分析

摘要：

社会调节学习(SSRL)能够促进学习者在在线协作情境中制定合理的学习目标与计划,采取恰当的学习策略并进行及时的学习评价.为了厘清SSRL的时间变化特征与机制,越来越多的学者关注SSRL行为序列的挖掘,然而,现有的自动挖掘方法仅仅是机器学习算法的简单运用,其识别结果的准确率较低.基于此,在综合分析SSRL行为的基础上,结合集成机器学习的策略,设计了能够支持精准挖掘在线协作情境下SSRL行为序列的方法,并面向了某高校大学生开展了实证研究.结果表明,此方法在SSRL行为序列挖掘上具有较高的准确度.此外,通过序列挖掘结果的分析发现,监督和情感互动在SSRL中具有重要作用.

关键词：在线协作学习、社会调节学习、序列挖掘、集成学习、机器学习

所属期刊栏目：41

分类号：G643.4(高等教育)

资助基金：四川省社科规划项目SC21B122

在线出版日期：2023-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：116-121