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教师在线学习社区中会话主题发现及演化分析 被引量:6
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作者 +2 位作者 叶海智 朱珂 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第2期85-94,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 教师网络研修 MOOC Word2Vec K-MEANS 在线讨论 主题模型
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教师网络研修学习倦怠预警模型构建及应用研究 被引量:3
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作者 朱珂 闻昕 《数字教育》 2022年第5期63-70,共8页
学习倦怠是由于学习者受到心理或行为因素的影响而产生的逃避学习的消极心理问题状态,对其进行有效识别与及时干预对于教师网络研修的效果提升具有重要价值。文章提出基于情感计算的教师网络研修学习倦怠预警模型,通过情感计算对教师在... 学习倦怠是由于学习者受到心理或行为因素的影响而产生的逃避学习的消极心理问题状态,对其进行有效识别与及时干预对于教师网络研修的效果提升具有重要价值。文章提出基于情感计算的教师网络研修学习倦怠预警模型,通过情感计算对教师在线发布的讨论帖进行情感极性判定,获取表达消极情感的帖子,通过Word2Vec+TSNE降维聚类的方法实现消极情感特征抽取,获取教师学习倦怠心理产生的原因;对教师消极情感分值进行时序演化分析,根据演化趋势分析教师学习倦怠发展的规律。研究结果表明,该模型可以有效辅助研修管理者探析教师参与网络研修时消极情绪的成因,进而制定精准策略,降低学习者倦怠水平并显著提升研修效果。 展开更多
关键词 教师网络研修 学习倦怠 情感计算 情感语义特征
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