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新课标下高中信息技术学科核心素养的培养研究 被引量：20
1
作者 刘兴红 张曼 +2 位作者 张军翔 梅佳星 宋湾湾 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2019年第4期99-106,共8页
随着新课标的推行和实施,统领新修订的高中信息技术课程标准的信息技术学科核心素养逐渐得到重视,探讨在新课标下高中信息技术学科核心素养的培养研究具有重要意义。高中信息技术课程确定了以信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信... 随着新课标的推行和实施,统领新修订的高中信息技术课程标准的信息技术学科核心素养逐渐得到重视,探讨在新课标下高中信息技术学科核心素养的培养研究具有重要意义。高中信息技术课程确定了以信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任为核心要素的学科核心素养体系。采用文献调查法和问卷调查法,首先对信息技术学科核心素养体系的内涵与要求进行分析,然后以湖北广水一中的教育信息化发展水平为例,结合问卷调查结果对当前高中生信息技术学科核心素养培养的现状进行分析,得出当前部分地区高中生的信息技术学科核心素养水平不高的结论,最后提出相应的建议,旨在培养高中生的信息技术应用能力和信息技术学科的核心素养。 展开更多
关键词 学科核心素养 数字化学习与创新 高中信息技术
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中小学教师在线教学胜任力模型构建与应用——一项基于行为事件访谈的混合研究 被引量：4
2
作者 田俊 田文汇 +1 位作者 王萱 李思维 《中国电化教育》 北大核心 2023年第10期126-133,共8页
随着教育数字化进程的推进,学校教育越来越多的融入“在线教学”的元素,混合教学的形态已逐步形成,因而亟需一批能胜任在线教学的中小学教师。基于此,该研究通过对25名有30课时以上在线教学实践经历的中小学教师的行为事件访谈及访谈文... 随着教育数字化进程的推进,学校教育越来越多的融入“在线教学”的元素,混合教学的形态已逐步形成,因而亟需一批能胜任在线教学的中小学教师。基于此,该研究通过对25名有30课时以上在线教学实践经历的中小学教师的行为事件访谈及访谈文本数据的编码与分析,构建了中小学教师在线教学胜任力初始模型;并基于对23个区(县)4378位一线中小学教师的问卷调查及调查数据的因子分析、拟合度分析和权重分析,对模型进行了验证和完善,形成了包含知识特征、技术特征、教学特征、管理特征、成就特征和个人特质共6个核心类属和29个特征项的中小学教师在线教学胜任力模型。同时,从教学规范化、教师培训和教学评价三方面提出了胜任力模型的应用建议。 展开更多
关键词 在线教学 胜任力 行为事件访谈 中小学教师
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基于MongoDB的非关系型数据库的设计与应用 被引量：7
3
作者 白洁 武佳丽 +3 位作者 余啟旺 谢楚源 鲁健华 董元和 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2022年第2期79-82,共4页
Web网站的逐渐兴起,使得传统意义上的数据库难以实现数据分类,从而产生了非关系型数据库,解决了大规模数据的多重数据种类带来的难题。运用一种非关系型数据库MongoDB设计实现了“云游电子导游”项目的前后端界面数据交换。
关键词 非关系型数据库 MONGODB 前端界面 MONGOOSE
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大学课程教学OMO模式构建研究 被引量：4
4
作者 陈雪 刘兴红 +2 位作者 张涵 徐琦 余亚烽 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2023年第1期108-112,共5页
OMO(Online-Merge-Offline)教学模式即线上教学与线下教学的深度融合。为提升大学课堂教学质量,解决传统课堂教学课堂体验不佳、学生学习效果不佳等问题,梳理教育OMO发展现状,并结合混合教学体系构建原则以及OMO教学模式设计原则,构建... OMO(Online-Merge-Offline)教学模式即线上教学与线下教学的深度融合。为提升大学课堂教学质量,解决传统课堂教学课堂体验不佳、学生学习效果不佳等问题,梳理教育OMO发展现状,并结合混合教学体系构建原则以及OMO教学模式设计原则,构建大学课程教学OMO模式。该模型主要包含三个层面:课前预习、课堂探讨、课后任务。课前预习阶段是对知识的认识,课堂探讨阶段是对知识的掌握,课后提升阶段是对知识的内化。 展开更多
关键词 OMO教学模式 大学课堂教学 线上线下融合
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基于超星学习通平台混合式教学模式探究 被引量：7
5
作者 高明慧 向丹丹 +2 位作者 范千喜 汪琛玉 陈文博 《科学咨询》 2022年第7期242-244,共3页
本文将基于超星学习通平台进行混合式教学模式设计,通过课前准备、课内教学、课后巩固三个方面设计教学活动,为高校教师在线教学提供一定的参考。
关键词 超星学习通 混合式教学模式 教学设计
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基于情感分类与主题挖掘的MOOC课程评论研究 被引量：1
6
作者 余亚烽 刘兴红 +2 位作者 陶胜阳 王瑰霞 张苏薇 《考试研究》 2024年第1期86-100,共15页
在线精品课程作为MOOC中的高质量教育资源,有效促进了教育公平和均衡发展。但在保持快速增长的态势时,仍存在质量参差不齐的困境。为促进教师深度反思,支持教学问题的诊断与改进,提升课程质量,构建在线精品课程评论情感分类与主题挖掘... 在线精品课程作为MOOC中的高质量教育资源,有效促进了教育公平和均衡发展。但在保持快速增长的态势时,仍存在质量参差不齐的困境。为促进教师深度反思,支持教学问题的诊断与改进,提升课程质量,构建在线精品课程评论情感分类与主题挖掘研究模型。首先,采用网络爬虫技术采集MOOC平台中25门“教育技术学”专业在线精品课程评论数据,并进行数据预处理和情感分类;其次,对负性课程评论进行词云分析、社会网络分析和主题挖掘。结果表明:教师教学能力、学习资源质量、课程内容设计、互动和反馈机制、课程考核评价是导致学生差评、影响课程学习体验和学习质量的主要因素。据此,提出促进在线教育中教师教学能力专业化提升、开发优质在线精品课程学习资源、打造实用生动的在线精品课程内容、优化互动和反馈机制、优化在线精品课程考核评价等课程优化建议。 展开更多
关键词 情感分类 主题挖掘 MOOC 课程评论 课程质量
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基于随机森林和K-Means算法的高校学生评教指标的应用研究
7
作者 梅灿 陈琦 +1 位作者 郝亚兵 刘志鹏 《教育进展》 2024年第5期100-107,共8页
本文旨在探讨随机森林和K-means算法在高校学生评教体系中的应用及其有效性。首先,通过构建随机森林模型对评教数据进行拟合,分析模型的均方误差和拟合优度,验证其预测能力。进一步利用随机森林的特征重要性评估功能,筛选出对评教结果... 本文旨在探讨随机森林和K-means算法在高校学生评教体系中的应用及其有效性。首先,通过构建随机森林模型对评教数据进行拟合,分析模型的均方误差和拟合优度,验证其预测能力。进一步利用随机森林的特征重要性评估功能,筛选出对评教结果影响较大的指标,为优化评教体系提供科学依据。同时,对评教指标进行相关性分析,揭示指标间的相互关系。其次,采用K-means算法对评教数据进行聚类分析,通过轮廓系数确定最佳聚类数,并成功将数据划分为三个具有明显差异的聚类。聚类结果揭示了不同教师在教学理念、风格和要求上的多元性,为教学改进和提升提供了参考依据。本文的方法论和结果对优化高校学生评教体系、提升教学质量具有重要意义。 展开更多
关键词 学生评教 随机森林算法 K-MEANS聚类算法 评价指标
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基于机器学习和时间因子的气温变化模型研究
8
作者 汪礼原 李全 +1 位作者 龚莹洁 王颖 《智能计算机与应用》 2024年第3期187-191,共5页
随着全球气温变暖的加剧,解决全球变暖问题愈加紧迫,本文综合分析了全球气温变化趋势,并针对传统的气温预测模型的局限性进行了研究,在此基础上建立了一种基于机器学习和时间因子的温度预测模型。该模型从时间层面研究气温变化,对时序... 随着全球气温变暖的加剧,解决全球变暖问题愈加紧迫,本文综合分析了全球气温变化趋势,并针对传统的气温预测模型的局限性进行了研究,在此基础上建立了一种基于机器学习和时间因子的温度预测模型。该模型从时间层面研究气温变化,对时序性温度数据进行数据分析,根据数据变化趋势得出时间和温度数据的变化呈现周期性,并计算不同时间因子对温度模型的影响程度,通过影响程度对时间数据进行细腻化。将不同时间细腻度下的时间数据分别导入XGBoost等机器学习模型中进行训练和预测,并对结果进行对比分析。实验结果表明,时间细腻度等于5时均方根误差最小,XGBoost模型的均方根误差在0.26左右,精度达到99.18%。 展开更多
关键词 时间因子 机器学习 气温变化 数据分析 XGBoost
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自适应权重优化的树突状细胞算法
9
作者 田雨柔 杨鹤 《湖北第二师范学院学报》 2024年第8期43-51,共9页
树突状细胞算法是人工免疫系统中先天免疫层的经典算法,该算法通过融合危险和安全信号发现异常。但树突状细胞算法在信号权重的取值上常需要根据数据特征手动设置,削弱了算法的自适应性。针对这一问题,引入了网格搜索法,在给定的权重范... 树突状细胞算法是人工免疫系统中先天免疫层的经典算法,该算法通过融合危险和安全信号发现异常。但树突状细胞算法在信号权重的取值上常需要根据数据特征手动设置,削弱了算法的自适应性。针对这一问题,引入了网格搜索法,在给定的权重范围内根据识别效果自动调整权重取值,得到适应不同类型和规模数据集的信号权重组合。在多个公开数据集上的实验结果表明自适应权重优化的树突状细胞算法能根据数据集特征自适应训练得到较合理的权重矩阵,减少了人工经验对算法准确率的影响,改进后的算法识别准确率、真阳性率等均高于原树突状细胞算法,并优于同类算法。 展开更多
关键词 自适应权重 网格搜索 树突状细胞算法(DCA) 人工免疫系统
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基于学生学习行为序列的成绩预测模型构建研究
10
作者 叶伊 许新华 +2 位作者 叶晓晓 汪琛玉 鲁月 《考试研究》 2024年第5期79-87,共9页
基于学习投入理论,依据学习者在线学习过程中产生的行为数据,采用滞后序列分析法与GSEQ工具进行行为序列分析,利用PSO-BP算法在Matlab编程软件中构建基于学习行为序列的成绩预测模型。实验结果表明,训练集与预测集的准确率均大约为80%,... 基于学习投入理论,依据学习者在线学习过程中产生的行为数据,采用滞后序列分析法与GSEQ工具进行行为序列分析,利用PSO-BP算法在Matlab编程软件中构建基于学习行为序列的成绩预测模型。实验结果表明,训练集与预测集的准确率均大约为80%,基于学习行为序列的成绩预测模型具有一定实用意义。 展开更多
关键词 学习行为序列 滞后序列分析 成绩预测模型 PSO-BP 学习行为投入
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基于UTAUT模型的大学生在线学习行为及其影响因素研究 被引量：5
11
作者 张军翔 张涵 +2 位作者 朱宇 陈雪 徐琦 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2022年第2期50-58,共9页
“互联网+教育”是一种新型的教育模式,大学生通过利用互联网进行在线学习时,需要理解哪些是影响学习者接受的关键性因素,对提高学习者接受度有重要作用。基于UTAUT模型,构建了大学生在线学习影响因素的研究框架,框架包括6个自变量、2... “互联网+教育”是一种新型的教育模式,大学生通过利用互联网进行在线学习时,需要理解哪些是影响学习者接受的关键性因素,对提高学习者接受度有重要作用。基于UTAUT模型,构建了大学生在线学习影响因素的研究框架,框架包括6个自变量、2个因变量、3个调节变量,并根据研究变量设计了问卷。采用SPSS 24.0进行数据统计分析,研究结果表明:大学生在利用互联网进行在线学习时具有较高的普适性,不同性别、不同专业在进行在线学习时各个影响因素上表现出显著性差异;大二与大四的学生在绩效期望中表现出显著性差异,感知自我效能、绩效期望、社群影响对行为意愿的影响权重的占比较高,感知自我效能、绩效期望、配合情况对学习满意度的影响权重占比较高。最后,根据研究结果提出相关的建议。 展开更多
关键词 整合型科技接受模式(UTAUT模型) 在线学习 影响因素 学习行为 学习满意度
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基于ROS机器人的自主探索建图算法研究 被引量：5
12
作者 鲁翔 彭绪富 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2022年第3期37-41,共5页
机器人自主探索建图是实现机器人自主智能化的关键问题之一。结合Frontier_exploration算法和Gmapping定位与建图算法,提出了一种基于边界探索建图算法,不需要通过人力手工控制,精确完成机器人自主建图。通过分别仿真和实物测试,与常用... 机器人自主探索建图是实现机器人自主智能化的关键问题之一。结合Frontier_exploration算法和Gmapping定位与建图算法,提出了一种基于边界探索建图算法,不需要通过人力手工控制,精确完成机器人自主建图。通过分别仿真和实物测试,与常用的室内建图Gmapping算法建图效果比较,该算法建图效率更高,且能满足机器人后续的精确导航。 展开更多
关键词 自主探索 Frontier_exploration算法 Gmapping算法
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基于BiLSTM算法的课程评论情感分类及其成因探究
13
作者 徐锐 杨帆 《湖北第二师范学院学报》 2024年第8期34-42,共9页
设计了一种基于BiLSTM算法的中文评论情感分类模型,针对在线教育平台的学生评论进行情感分析,分为“Positive”“Negative”和“Neutral”三类。利用网易云课程平台的评论数据,结合Bert预训练模型进行词向量训练。结合SVM分类原理与重... 设计了一种基于BiLSTM算法的中文评论情感分类模型,针对在线教育平台的学生评论进行情感分析,分为“Positive”“Negative”和“Neutral”三类。利用网易云课程平台的评论数据,结合Bert预训练模型进行词向量训练。结合SVM分类原理与重采样技术进行模型优化,实验结果显示优化后的模型在精确率、准确率、召回率和F1值上表现优异。通过层次聚类与语义网络分析,可视化展示评论的情感成因,为课程改进提供科学依据。 展开更多
关键词 BiLSTM算法 中文课程评论 情感分析 层次聚类
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基于混合启发式算法的中小学布局优化研究
14
作者 王旭杰 杨莉 《湖北第二师范学院学报》 2024年第2期33-41,共9页
以就近入学和均衡化发展为目标,提出中小学空间优化方法。从各区域学生平均上学距离与中小学空间分布的角度出发,建立武汉市中小学空间优化模型。基于ArcGIS分析和TS-SA混合启发式算法构建空间优化模型。经过学区优化调整,中小学可达规... 以就近入学和均衡化发展为目标,提出中小学空间优化方法。从各区域学生平均上学距离与中小学空间分布的角度出发,建立武汉市中小学空间优化模型。基于ArcGIS分析和TS-SA混合启发式算法构建空间优化模型。经过学区优化调整,中小学可达规范服务半径内的能力得到提升,校际差异缩小,较好实现了就近入学、均衡教育和提升服务覆盖的目标。 展开更多
关键词 就近入学 ArcGIS分析 启发式算法 空间优化
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计算教育学——一门新兴的交叉融合新学科 被引量：7
15
作者 许新华 《湖北师范大学学报（哲学社会科学版）》 2019年第5期101-106,共6页
计算教育学系教育学与计算机科学技术交叉融合的新兴学科,人工智能、互联网、大数据、区块链及VR/AR技术的快速进步及其在教育领域的应用成就,使得计算教育学呼之欲出;教育学为“体”,计算机为“用”,计算教育学以教育为旨趣,以教育学... 计算教育学系教育学与计算机科学技术交叉融合的新兴学科,人工智能、互联网、大数据、区块链及VR/AR技术的快速进步及其在教育领域的应用成就,使得计算教育学呼之欲出;教育学为“体”,计算机为“用”,计算教育学以教育为旨趣,以教育学为皈依;指针对计算教育学专门问题的专门研究范式和方法,包括软件工程、大数据、区块链、AI以及AR/VR/MR等计算机学科鲜明特色的方法;“类人机器人教师”和“类人计算机学生”成为教育活动的基本要素,必将使教育学产生“三千年未有之大变局”,还将催生诸如“教育机器人伦理学”等新的教育学隶属学科;计算教育学运用人工智能等以及未来的计算机新技术,来研究教育现象、教育问题及教育规律,甚至研究教育机器人与人类教育的关系,教育机器人的教育现象、教育问题及教育规律,乃至进化到全新境界的“智能教育学”乃至“智慧教育学”,这将是一场人类历史上从未有过的教育学革命。 展开更多
关键词 计算教育学 计算机科学技术 教育学 交叉融合 新学科
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基于数据挖掘技术的MOOC学习者辍学预测研究
16
作者 汪琛玉 陈琦 +2 位作者 范千喜 刘志鹏 梅灿 《教育信息技术》 2024年第7期65-68,共4页
随着教育数据挖掘和学习分析的快速发展,大规模在线开放课程(MOOC)成为更多学习者学习的首选。本文首先通过对已公开的MOOC学习日志数据分析,将已有的学习者日志数据进行统计分析,选取七个行为特征。其次,运用数据挖掘技术,对学习日志... 随着教育数据挖掘和学习分析的快速发展,大规模在线开放课程(MOOC)成为更多学习者学习的首选。本文首先通过对已公开的MOOC学习日志数据分析,将已有的学习者日志数据进行统计分析,选取七个行为特征。其次,运用数据挖掘技术,对学习日志数据进行相关性研究,七个行为特征与辍学行为均为显性负相关,其中访问课程其他模块和访问课程导航与学习者辍学行为相关性较强,参与课程讨论与其他学习行为均存在较低的相关系数;对学习者群体进行分析时,发现主要学习者群体分为积极学习者、良好学习者、消极学习者,其中消极学习者的辍学概率较高。最后,从学习资源、个性化教学与评价方式提出一定的教学干预建议,以期提高学习者的课程完成度。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 MOOC学习者 辍学预测 学习者行为
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基于ElasticSearch分布式搜索引擎的信息检索方法研究 被引量：2
17
作者 董元和 贾炎 +2 位作者 朱勇 李恩泽 薛贤红 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2023年第4期56-61,共6页
随着信息量的骤增,传统关系型数据库很难做到实时高效地检索用户需要的信息,并且无法对信息进行分词及关键词组合的短文本搜索,从而很难优化信息检索结果的推荐展示。针对大量信息频繁检索的问题,采取一种基于ElasticSearch分布式搜索引... 随着信息量的骤增,传统关系型数据库很难做到实时高效地检索用户需要的信息,并且无法对信息进行分词及关键词组合的短文本搜索,从而很难优化信息检索结果的推荐展示。针对大量信息频繁检索的问题,采取一种基于ElasticSearch分布式搜索引擎,并采用分词器和倒排索引等技术,能较好地解决这些问题。同时在研究过程中利用代码实现了基础功能搜索、地理位置搜索以及通过算分排序推荐展示等功能。 展开更多
关键词 分布式搜索引擎 短文本搜索 倒排索引 分词器 信息检索
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融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法 被引量：5
18
作者 李全 许新华 +1 位作者 刘兴红 林松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期401-406,共6页
随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐系统在一定程度上解决了协同过滤推荐系统的冷启动和数据稀疏等问题,但是在信任数据稀疏情况下,仍会造成推荐精度降低等问题。为此,提出了一种融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法。首... 随着社交网络的发展,融合社交信息的推荐系统在一定程度上解决了协同过滤推荐系统的冷启动和数据稀疏等问题,但是在信任数据稀疏情况下,仍会造成推荐精度降低等问题。为此,提出了一种融合隐含信任度和项目关联度的矩阵分解推荐算法。首先,利用矩阵分解模型将信任数据进行分解,得到用户的潜在被信任矩阵,在此基础上引入用户的影响力,从而提出了基于隐含信任度的推荐模型;然后,为了更好地利用项目间的关联信息,反映项目间的有向性,提出了基于项目关联度的推荐模型;最后,综合两种推荐模型并构建了一种推荐算法TCRMF。实验结果表明,所提算法在评分数据和信任数据稀疏的情况下仍然可以有效地提高推荐算法的精度,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 社交网络 隐含信任度 项目关联度 矩阵分解
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心流理论视阈下学习者在虚拟现实环境学习的持续意愿 被引量：2
19
作者 李朝乾 郑雪薇 +1 位作者 陈云红 李书明 《考试研究》 2023年第1期92-102,共11页
基于心流理论构建研究模型,考察学习者在虚拟现实环境中获得心流体验的影响因素,以及心流对持续学习意愿的作用机制,为深入探索虚拟现实学习提供新方向。选择在基于HTC VIVE配套设备的虚拟现实学习环境中,实施大学生思政课程的实践教学... 基于心流理论构建研究模型,考察学习者在虚拟现实环境中获得心流体验的影响因素,以及心流对持续学习意愿的作用机制,为深入探索虚拟现实学习提供新方向。选择在基于HTC VIVE配套设备的虚拟现实学习环境中,实施大学生思政课程的实践教学,搜集相关数据对模型进行实证检验。结果表明,在虚拟现实环境中,心流发生的前因包括多目标取向、交互性、自我效能和临场感,其中的自我效能是促进心流体验的最重要因素;心流体验通过影响价值认同感和感知有用性间接影响持续意愿;感知有用性在心流对继续意愿的影响中起着最重要的中介作用。 展开更多
关键词 虚拟现实 持续意愿 心流 结构方程模型
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大学生ChatGPT接受度的问卷调查研究
20
作者 李逸雪 许新华 +2 位作者 虞烨青 王瑰霞 刘志鹏 《福建电脑》 2024年第3期30-33,共4页
为推动ChatGPT类生成式人工智能在教育领域的应用,了解大学生对其接受度是十分必要的。本文以UTAUT模型为基础,构建了大学生生成式人工智能接受度模型。采用问卷调查法,分析得出大学生对ChatGPT类生成式人工智能整体处于接受状态;绩效... 为推动ChatGPT类生成式人工智能在教育领域的应用,了解大学生对其接受度是十分必要的。本文以UTAUT模型为基础,构建了大学生生成式人工智能接受度模型。采用问卷调查法,分析得出大学生对ChatGPT类生成式人工智能整体处于接受状态;绩效期望、努力期望、感知趣味性和社会影响对接受行为意向具有正向影响,感知风险具有负向影响,影响程度由强到若依次为绩效期望、社会影响、努力期望、感知趣味性和感知风险;不同性别、不同年级在接受度因素上表现出不同的差异性,而专业类别并无显著影响。 展开更多
关键词 大学生 生成式人工智能 接受度 UTAUT模型
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