典型文献
人工智能与面向未来的学习分析
文献摘要：
学习分析是指在教学活动中分析教和学活动的过程,是面向未来智能教育跨学科培养人才的关键技术.当前,如何通过对学习环境和学习活动数据的收集和分析,为学生提供新的学习机会,引起教育界前所未有的关注.而人工智能的迅速发展和在教育中的广泛运用,为以学习者为中心的数据分析提供了新的机会和挑战,也为解决教育教学中的许多棘手问题提供了新的可能.文章回顾了近几年国际上学习分析研究和应用方面所面临的挑战和主要成就;探讨未来学习分析发展中,如何从人工智能等相关技术和领域的研究中受益;剖析学习分析框架中数据收集、模型建立及实践应用中的关键问题;并运用大量的实证研究案例,展示学习分析在自主学习、发展学习策略、解决个人和小组合作学习评价问题中的应用潜力.在此基础上,文章从数据使用和获取、模型优化和实施、模型可解释性、学术研究四个层面,提出未来学习分析的研究建议.
文献关键词：
智能教育;学习分析;机器学习;自主学习;教育评价
中图分类号：
作者姓名：
德拉甘·加塞维奇;吴志超;卢思旭;孙波;何珺
作者机构：
北京师范大学人工智能学院,北京100088;莫纳什大学信息技术学院,澳大利亚墨尔本VIC 3145;北京师范大学未来教育学院,广东珠海519087
文献出处：
引用格式：
[1]德拉甘·加塞维奇;吴志超;卢思旭;孙波;何珺-.人工智能与面向未来的学习分析)[J].中国教育信息化,2022(03):3-12
A类：
B类：
面向未来,学习分析,智能教育,跨学科培养,培养人才,学习环境,学习活动,学习机会,教育界,以学习者为中心,棘手,章回,研究和应用,主要成就,未来学习,数据收集,学习策略,小组合作学习,学习评价,评价问题,数据使用,模型优化,模型可解释性,研究建议,教育评价
AB值：
0.340547
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