【摘 要】
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认知追踪是一种数据驱动的学习者建模技术,被广泛应用于智能导学、智能课堂编排等系统。尤其是2015年深度神经网络被引入认知追踪任务以来,认知追踪成为智能教育领域的研究热点。针对当前研究普遍存在的“重模型、轻数据”以及数据处理不一致等问题,本研究基于近六年国内外35篇有关认知追踪的论文,全面梳理和分析其中被高频使用的数据集,提出以学生、知识、问题三个对象及六类交互关系为核心的认知追踪概念框架,为深层次理解数据内涵和统一数据操作提供指导。本研究还运用该框架对数据集特征进行分类,围绕数据重复、数据顺序、支架题目、
【机 构】
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华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室,华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,华中师范大学图书馆
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“面向启发式教学的智能课堂编排模型与方法研究”(20YJC880083),国家自然科学基金面上项目“多传感数据驱动的智能课堂共享调节机理与量化分析方法”(62077021),华中师范大学中央高校基本科研业务费项目“基于引文内容分析的网络信息引用行为研究”(CCNU19A03007)。
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认知追踪是一种数据驱动的学习者建模技术,被广泛应用于智能导学、智能课堂编排等系统。尤其是2015年深度神经网络被引入认知追踪任务以来,认知追踪成为智能教育领域的研究热点。针对当前研究普遍存在的“重模型、轻数据”以及数据处理不一致等问题,本研究基于近六年国内外35篇有关认知追踪的论文,全面梳理和分析其中被高频使用的数据集,提出以学生、知识、问题三个对象及六类交互关系为核心的认知追踪概念框架,为深层次理解数据内涵和统一数据操作提供指导。本研究还运用该框架对数据集特征进行分类,围绕数据重复、数据顺序、支架题目、
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