典型文献
学科教育研究中的机器学习:分析框架、国际比较与启示
文献摘要：
机器学习在学科教育中具有巨大应用潜力.文章通过对CNKI及Web of Science数据库中近五年文献的梳理,构建分析框架比较国内外应用模式的异同:国外精于技术追求,国内重在落实教学服务初衷;国外重视课堂内外的学生管理,国内关注学习习惯养成;国外专注思维动机内部情感挖掘,国内聚焦表情反应外部情感提取;国外提倡媒体覆盖课内外辅导管理,国内推广大规模在线教育应用;国外致力于学习互动中的评价创新,国内集中于在线教育数据的挖掘建模.因此,应重新审视机器学习在学科教育中的应用:把准航向,开发精准技术与诠释教育本质协同共进;内生驱动,关切课程与教材研究缺失并突破政策研究困局;应用主导,打造教与学全方位的计算教育研究系统.
文献关键词：
计算教育学;机器学习;学科教育;大数据
中图分类号：
作者姓名：
王晶莹;周丹华;杨钰雯;张玉莹;李春密
作者机构：
北京师范大学,北京 100875;重庆市第七中学校,重庆 400030;河南省洛阳理工学院 附属高级中学,河南 洛阳 471027
文献出处：
引用格式：
[1]王晶莹;周丹华;杨钰雯;张玉莹;李春密-.学科教育研究中的机器学习:分析框架、国际比较与启示)[J].数字教育,2022(05):85-92
A类：
情感提取,辅导管理
B类：
学科教育,国际比较,比较与启示,大应用,构建分析,国内外应用,应用模式,精于,教学服务,初衷,课堂内外,学生管理,内关,学习习惯,习惯养成,机内,内聚焦,表情,课内外,在线教育,教育应用,评价创新,教育数据,航向,精准技术,释教,教育本质,协同共进,内生驱动,教材研究,政策研究,研究困局,教与学,研究系统,计算教育学
AB值：
0.473089
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
