探析深度学习表征的一种新方法:社会认知网络特征(SENS)

摘要：

近年来,深度学习在教育领域越来越受到重视,它被划分为三大维度:认知领域、人际领域和自我领域.已有的基于问卷、测试题和访谈等方式进行的学习效果分析,难以满足人们对于深度学习中的动态、过程和综合的分析需求.作为一种新的研究方法,社会认知网络特征(SENS)结合了社会网络分析(SNA)和认知网络分析(ENA)两种分析方法,能够很好地对深度学习的三个领域进行分析.通过对原有的SENS方法进行改进,提出了适合深度学习SENS方法的一般步骤,并对每个步骤进行详细的介绍;通过以两个典型案例展示如何利用SENS来促进深度学习,并将深度学习和在线协作数据分析相结合;提出了应用SENS的一些经验与建议,以期为今后研究深度学习提供新的思路和方法.

关键词：深度学习、认知网络分析、社会网络分析、社会认知网络特征、SENS

所属期刊栏目：38

分类号：G40-057(教育学)

资助基金：本文系2017年度中央高校基本科研业务费项目华东师范大学人文社会科学青年预研究项目"互联网+环境下的学习焦虑如何克服?——基于大学生语言学习策略分析"项目编号:2017ECNU-YYJ047

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：86-94