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贝叶斯网络方法能为教育研究带来什么?
文献摘要：
针对当前教育研究问题的复杂性、不确定性与动态性特征,本文提出使用贝叶斯网络方法分析教育实证研究数据.在研究范式上,贝叶斯网络结合了理论驱动与数据驱动的研究方法,根据教育研究理论与专家经验确定先验模型,通过后续采集的数据迭代模型,不断更新能够支持或反对理论模型的数据证据.在数据分析方法上,贝叶斯网络将变量或变量关系的不确定性纳入模型,以概率的方式给出精确的推断结论和预测信息.在模型应用上,贝叶斯网络能够在真实教学情境中实时评估学生的知识掌握、能力培养、素养发展等,为教学与学习过程的动态评估提供方法和技术上的支持.
文献关键词：
贝叶斯网络;概率推理;先验知识;教育过程数据
中图分类号：
作者姓名：
顾昕;毛梦琪;马淑风;陈森宇
作者机构：
华东师范大学教育学部教育心理学系,上海 200062;曼彻斯特大学健康科学学院,曼彻斯特 M139PL
文献出处：
引用格式：
[1]顾昕;毛梦琪;马淑风;陈森宇-.贝叶斯网络方法能为教育研究带来什么?)[J].华东师范大学学报（教育科学版）,2022(11):110-122
A类：
教育过程数据
B类：
贝叶斯网络,研究问题,动态性特征,出使,研究数据,研究范式,理论驱动,研究理论,专家经验,先验模型,过后,不断更新,数据分析方法,模型应用,教学情境,实时评估,知识掌握,素养发展,学习过程,动态评估,方法和技术,概率推理,先验知识
AB值：
0.340316
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