教师在线学习社区中会话主题发现及演化分析
教师在参与网络研修过程中所产生的交互式文本数据,可成为分析教师学习状态、学习关注点、自身不足的重要依据.这些数据具有篇幅短小、价值呈隐性、价值密度低的特点,而经典的LDA主题模型更适用于篇章级文本的主题信息抽取,当应用于短文本主题抽取时生成的主题信息并不准确.为了有效提取教师在线学习社区中的会话主题,首先,利用爬虫技术收集话题帖子作为实验数据;其次,使用Word2Vec词向量技术对数据帖子进行词向量建模,并采用K-means聚类方法将词向量进行聚类,以实现隐含主题信息抽取,再根据不同主题表达内容的分离程度,将主题归纳为六类;最后,通过采用会话主题演化的可视化方法,探索教师在参与会话讨论时主题的演化规律.基于会话主题分析结果,能够为学习社区管理者预测和干预教师学习状态,提供借鉴和参考.
教师网络研修、MOOC、Word2Vec、K-means、在线讨论、主题模型
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G420(教学理论)
本文系全国教育科学规划国家一般课题“人工智能助推教师专业发展的机制与策略研究”;教育部人文社会科学研究规划基金项目“网络学习空间中学习共同体组织策略与优化机制研究”;河南省社科规划项目“'互联网+'视阈下促进教育资源区域性均衡发展的理论与实证研究”
2021-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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