粟柱
- 作品数：11 被引量：58H指数：3
- 供职机构：华中师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学理学交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- SPOC论坛互动中学习者情绪特征及其与学习效果的关系研究被引量：31
- 2018年
- SPOC论坛数据作为一种重要的学习反馈载体,往往伴随着学习者的学业情绪信息,且情绪类型复杂多样。相关研究已表明学习者的在线学业情绪对学习过程及成效具有一定影响。为了深入剖析情绪与学习效果的关系,该文将困惑纳入在线学业情绪范畴,以华中师范大学云课堂平台中三个学期的课程论坛发帖为研究对象,基于情绪词典的特征匹配及情绪密度计算方法调查学习者情绪的表达特征及群体情绪的演化趋势,验证不同学业成就学习者的情绪差异性及情绪与学习效果的相关性。研究结果表明:学习者更倾向于使用积极情绪特征词表达学习感受与意见,且积极情绪密度显著高于困惑及消极情绪密度。高、低成就组及中、低成就组间的困惑与消极情绪差异显著。在特定学习进程中,学习者的积极、困惑情绪与学习效果均呈显著正相关,而在整体学习进程中,学习者的消极情绪与学习效果呈显著负相关。对论坛中群体情绪的动态追踪可帮助教师及时获取学习者的心理状态和学习诉求,并实施精准化的教学干预。
- 刘智杨重阳彭晛刘三刘三粟柱
- 一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法
- 本发明涉及计算机技术自然语言处理领域的文本挖掘技术，提供一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，包括：采集在线学习社区中学习者生成的多维度行为和文本信息；融合领域知识命名实体词和学习情绪词进行文本分词；基于时序‑情绪‑主...
- 杨宗凯刘三女牙刘智刘石奇粟柱赵亮
- 文献传递
- 一种面向学生校园卡行为数据构建社交网络的方法
- 本发明属于软件工程技术领域，提供一种面向学生校园卡行为数据构建社交网络的方法，其中将从校园卡获取的行为数据集进行分类，选取了食堂就餐的这一种常规行为，通过数据清洗、处理、分析，利用时空共线的判断方法找到其关系链接，统计其...
- 杨宗凯粟柱刘三女牙柯文祥刘智赵亮
- 文献传递
- 一种基于超图神经网络的课程推荐方法
- 本发明属于教育数字化领域，提供一种基于学习者与课程资源交互数据的超图神经网络的课程推荐方法，包括：处理得到的学习者与课程的交互数据，得到蕴含课程之间高阶关系的课程超图，对课程超图使用超图卷积神经网络表征课程之间的高阶关系...
- 粟柱李亚峰刘三女牙杨宗凯
- 一种基于多图神经网络的课程推荐方法
- 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于在线教育平台数据的多图神经网络的课程推荐方法，将线上教育数字化特征与传统教育理念相结合提出了基于embedding技术的个性化课程推荐模型，引入了学习者、课程以及教师三种角色的向量；...
- 粟柱刘智张格刘三女牙杨宗凯
- 超车策略和交通灯策略在交通模型中的应用
- 随着城市化进程日益加快，城市交通问题变得越来越突出，交通阻塞的情况时有发生。交通网络中，如何使交通网络运行流畅，如何让车辆以最大行驶速度行驶是交通设定者的主要目标。然而由于人类行为的随机性，人们无法预测下一时刻的车辆状态...
- 粟柱
- 关键词：交通网络交通灯交通模型元胞自动机
- 文献传递
- 一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法
- 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法，利用embedding技术以及图神经网络模型，基于学生基础信息以及学生在学习过程中产生的历史数据，考虑了不同学生之间的交互数据的影响，全面发挥数据的价...
- 杨宗凯刘智刘三女牙粟柱张格
- 文献传递
- 人工智能时代机器辅助教学:能力向度及发展进路被引量：12
- 2021年
- 人工智能技术变革下的机器辅助教学为教育教学发展注入新的动能。机器辅助教学的内涵与外延在被人工智能技术重塑的同时,其结构也在智慧性、主体性和协同性等方面有新发展。然而,随着教学机器服务能力不断增强,范畴不断拓展,如何对其教学成效展开合理评测成为亟待解决的重要议题。机器辅助教学的能力向度是指机器赋能教学过程的指向目标与能力层级,对其剖析并构建能力向度模型,能以全新视角全面认知教学机器的客观概况与内部逻辑,又可从智能教学机器应用中提取可观测、可测量、可解释的关键因素,借以解决能力评测问题。本研究基于对机器辅助教学基本内涵的探讨,确定机器辅助教学的价值取向、系统框架与关键要素,构建并验证了以教育主体、场景、资源和数据为承载的机器辅助教学能力向度模型。这一模型研究需要秉持教育伦理先导的理念,坚持数据与理论双向驱动,推动人机协同并进,结合因果推断增强数据解释,从而为机器辅助教学能力评测标准的制定与实践提供理论参照和方向指引。
- 刘智孔玺王泰刘三女牙粟柱
- 关键词：范式
- 学习者社会网络交互、情绪表征与学习成效的关系研究被引量：12
- 2020年
- 情绪与社会化交互是构建学习者模型的两个重要特征,学习者的情绪特征计算与社会网络分析已获得了学习分析领域的广泛关注。本研究以某高校云平台上两门课程的论坛发帖纪录为研究对象,分别探究了学习群体在情绪表征(积极、消极与困惑情绪密度值)以及社会网络交互(网络中心性与网络结构特征)方面的差异。研究结果表明:具有网络交互关系的学习者间情绪倾向趋于一致。整体网络中的"子团体"以分散型网络居多,不同社区组学习者在积极和消极情绪上具有显著性差异,而在困惑情绪上差异性并不显著。与中、低成效组相比,高成效组学习者在信息传递的中介性以及协作学习中的参与性方面的表现更为显著,但其积极情绪密度较低。论坛中情绪和交互特征的联合分析有助于对学业风险个体的准确干预和群体互动质量的提升。
- 刘智康令云刘三女牙粟柱孙建文
- 关键词：社会网络分析交互模式
- 学习者同步和异步交互模式的比较与整合研究——基于社会网络和多层网络分析的方法被引量：3
- 2022年
- 利用新型分析方法综合分析学习者交互以获取关于其学习过程的有益见解,是在线教育研究和实践的迫切需求。文章以中部某高校的一门科教融合创新在线课程为例,采用社会网络分析和多层网络分析方法,分别对学习者的在线同步和异步交互模式进行比较与整合分析,并探讨其与学习成绩之间的关系。研究结果发现:相比同步交互网络,异步交互网络更为稠密,且其个体指标值相对更高;相比同步和异步两个单层交互网络,基于二者整合而得到的多层交互网络在网络连边数量上显著增多,在个体指标值上显著增高,而且学习者在多层和单层交互网络中的地位相对不同;相比单层交互网络,多层交互网络的部分个体指标与学习成绩的相关性相对更高。研究为分析和理解学习者交互提供了研究方法论和教学实践方面的启示性意义,有助于改进对在线群体学习过程的动态调控与精确引导并优化现有教学模式。
- 胡天慧刘三女牙粟柱周子荷余建伟柴唤友
- 关键词：在线教育社会网络分析
