典型文献
AI+环境下学生科学探究能力测评研究
文献摘要：
降低教师重复劳动,提高学习评测的自动化和智能化水平是人工智能在教育评测领域的研究热点之一.在此背景下,本研究设计并开发了基于斜抛运动的探究学习场景,通过搭建人工神经网络,提取参考答案的关键短语辅助分词,训练人工标注的数据完成智能批改算法的设计,并将操作数量与探究结论的比值作为学生探究能力的指标.结果表明,基于辅助分词的人工智能批改算法对问答短句评判有较高的准确性,进而能实现对学生探究能力的评判;高中生中探究能力强的学生比例低于大学生,但相同能力聚类的学生之间能力没有显著差异.
文献关键词：
人工神经网络;探究学习;教育评价;智能批改
中图分类号：
作者姓名：
黄华;张睿;潘鑫
作者机构：
同济大学职业教育技术学院,上海 200092;同济大学物理科学与工程学院,上海 200092
文献出处：
引用格式：
[1]黄华;张睿;潘鑫-.AI+环境下学生科学探究能力测评研究)[J].物理与工程,2022(06):49-56,65
A类：
B类：
AI+,科学探究能力,能力测评,测评研究,重复劳动,评测,智能化水平,斜抛运动,探究学习,学习场景,人工神经网络,参考答案,短语,分词,智能批改,改算,操作数,学生探究,问答,短句,高中生,教育评价
AB值：
0.414836
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