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叢書名：“十三五”江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材 江蘇師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)省品牌專業(yè)資助
- 作者：張琪編著
- 出版時(shí)間：2018/12/1
- ISBN：9787030599773
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類：G791
- 頁碼：240
- 紙張：
- 版次：31
- 開本：16
“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，技術(shù)支撐的教與學(xué)日益常態(tài)化，人類的認(rèn)知規(guī)律、教學(xué)的交互規(guī)律及知識生產(chǎn)和進(jìn)化規(guī)律正發(fā)生重要的變化。對過程性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者行為習(xí)慣的規(guī)律、預(yù)測學(xué)習(xí)者反應(yīng)及提供及時(shí)反饋的學(xué)習(xí)分析日益受到重視。學(xué)習(xí)分析的“引人入勝”之處在于能夠?qū)逃袨檫M(jìn)行更直接的干預(yù)。與此同時(shí)，學(xué)習(xí)分析又依賴對學(xué)習(xí)現(xiàn)象本身的深入理解，而不只強(qiáng)調(diào)分析手段在技術(shù)上的先進(jìn)性和數(shù)據(jù)量的大小。學(xué)習(xí)分析的出現(xiàn)，為認(rèn)識教育教學(xué)規(guī)律、探究個(gè)性化教學(xué)提供了全新的研究范式。全書共5章，前兩章分別介紹學(xué)習(xí)分析的概念、本質(zhì)、相關(guān)模型與**進(jìn)展；第3章討論學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用；第4章介紹學(xué)習(xí)者畫像、個(gè)性化推薦系統(tǒng)與學(xué)習(xí)分析工具；第5章討論學(xué)習(xí)分析工具的綜合設(shè)計(jì)。
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目錄
前言
第1章 學(xué)習(xí)分析概述 1
1.1 學(xué)習(xí)準(zhǔn)備 2
1.1.1 學(xué)習(xí)分析體驗(yàn) 2
1.1.2 學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)化 3
1.1.3 量化自我與量化學(xué)習(xí) 4
1.1.4 教育數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)分析 6
1.2 學(xué)習(xí)分析的概念和內(nèi)涵 7
1.2.1 學(xué)習(xí)分析的定義 7
1.2.2 學(xué)習(xí)分析的特征 9
1.2.3 學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用 10
1.3 學(xué)習(xí)分析產(chǎn)生的時(shí)代背景 15
1.3.1 智慧教育時(shí)代的應(yīng)然訴求 15
1.3.2 數(shù)據(jù)科學(xué)方法在教育領(lǐng)域的彰顯 16
1.3.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間建設(shè)的基本要求 16
1.3.4 實(shí)施個(gè)性化教學(xué)的助推力量 17
1.4 學(xué)習(xí)分析與教育教學(xué)變革 17
1.4.1 從教育過程不同層面的視角 18
1.4.2 從教學(xué)結(jié)構(gòu)的視角 19
1.5 學(xué)習(xí)分析的現(xiàn)狀與趨勢 22
1.5.1 學(xué)習(xí)分析的研究組織與機(jī)構(gòu) 22
1.5.2 從學(xué)習(xí)分析技術(shù)到學(xué)習(xí)分析學(xué) 24
第2章 學(xué)習(xí)分析的本質(zhì)與模型 27
2.1 學(xué)習(xí)分析的本質(zhì) 28
2.1.1 數(shù)據(jù)、信息與知識 28
2.1.2 信息熵與世界的不確定性 30
2.1.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動范式 32
2.1.4 教育人工智能 38
2.1.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動教學(xué) 42
2.1.6 學(xué)習(xí)分析的研究 43
2.2 學(xué)習(xí)分析的理論基礎(chǔ) 47
2.2.1 數(shù)據(jù)科學(xué)為數(shù)據(jù)價(jià)值分析提供學(xué)科指導(dǎo) 47
2.2.2 教育神經(jīng)科學(xué)為多模態(tài)分析提供生物學(xué)依據(jù) 48
2.2.3 量化學(xué)習(xí)為精準(zhǔn)刻畫學(xué)習(xí)者提供技術(shù)支撐 48
2.2.4 聯(lián)通主義學(xué)習(xí)觀為靈活學(xué)習(xí)提供理論指南 49
2.3 學(xué)習(xí)分析模型 50
2.3.1 學(xué)習(xí)分析模型的演進(jìn) 50
2.3.2 學(xué)習(xí)分析的過程模型和生命周期模型 51
2.3.3 學(xué)習(xí)分析的框架模型 53
2.4 學(xué)習(xí)分析研究新進(jìn)展：多模態(tài)學(xué)習(xí)分析 57
2.4.1 眼動分析技術(shù) 57
2.4.2 多模態(tài)整合分析 60
第3章 教育數(shù)據(jù)挖掘 67
3.1 數(shù)據(jù)采集 68
3.1.1 數(shù)據(jù)采集的概念 68
3.1.2 數(shù)據(jù)的分類 68
3.1.3 數(shù)據(jù)采集技術(shù) 70
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 81
3.2.1 教育數(shù)據(jù)挖掘概述 81
3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容 83
3.2.3 數(shù)據(jù)清洗 84
3.2.4 數(shù)據(jù)集成 87
3.2.5 數(shù)據(jù)歸約 88
3.2.6 數(shù)據(jù)變換 88
3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則 90
3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述 90
3.3.2 Apriori算法 92
3.3.3 FP-Growth算法 94
3.4 回歸 96
3.4.1 回歸分析概述 97
3.4.2 一元線性回歸 97
3.4.3 多元線性回歸 100
3.5 分類 102
3.5.1 分類概述 103
3.5.2 KNN算法 103
3.5.3 決策樹算法 105
3.6 聚類 109
3.6.1 聚類概述 110
3.6.2 K-means聚類算法 112
3.6.3 層次聚類算法 114
3.7 離群點(diǎn)診斷 116
3.7.1 離群點(diǎn)概述 116
3.7.2 基于統(tǒng)計(jì)的離群點(diǎn)診斷 117
3.7.3 基于距離的離群點(diǎn)診斷 120
3.8 時(shí)間序列 122
3.8.1 時(shí)間序列概述 122
3.8.2 ARMA模型 123
3.8.3 ARIMA模型 127
第4章 學(xué)習(xí)者畫像與應(yīng)用 134
4.1 學(xué)習(xí)者畫像的本質(zhì) 135
4.1.1 學(xué)習(xí)者畫像的概念 135
4.1.2 學(xué)習(xí)者畫像的表征 135
4.2 學(xué)習(xí)者畫像的類型 136
4.2.1 知識狀態(tài)建模 137
4.2.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格建模 141
4.2.3 學(xué)習(xí)行為建模 142
4.2.4 學(xué)習(xí)認(rèn)知建模 143
4.2.5 學(xué)習(xí)情感建模 145
4.2.6 其他建模形式 148
4.2.7 學(xué)習(xí)者綜合建模 149
4.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng) 151
4.3.1 協(xié)同過濾推薦 152
4.3.2 基于內(nèi)容的推薦 152
4.3.3 混合推薦 154
4.3.4 學(xué)習(xí)路徑的推薦 154
4.4 信息設(shè)計(jì) 155
4.4.1 數(shù)據(jù)可視化 155
4.4.2 學(xué)習(xí)狀態(tài)可視化 162
4.4.3 基于隱喻的界面設(shè)計(jì) 165
4.5 學(xué)習(xí)分析工具概述 166
4.5.1 學(xué)習(xí)儀表盤 166
4.5.2 學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃 173
4.5.3 個(gè)性化推薦 176
4.5.4 學(xué)習(xí)診斷與預(yù)警 177
4.5.5 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng) 179
第5章 學(xué)習(xí)分析工具設(shè)計(jì) 185
5.1 從“沃森”看學(xué)習(xí)分析的設(shè)計(jì) 186
5.1.1 何謂“沃森” 186
5.1.2 “沃森”如何被運(yùn)用到學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域 187
5.1.3 “沃森”如何實(shí)現(xiàn)與學(xué)生的學(xué)習(xí)互動分析 188
5.2 學(xué)習(xí)分析工具的設(shè)計(jì)流程 190
5.2.1 學(xué)習(xí)者建模與課程分析 190
5.2.2 學(xué)習(xí)行為分析 195
5.2.3 結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)與關(guān)系挖掘 198
5.2.4 趨勢分析 201
5.2.5 監(jiān)督與控制 205
5.2.6 預(yù)警與干預(yù) 207
5.2.7 適應(yīng)性學(xué)習(xí) 210
5.3 學(xué)習(xí)行為投入可視化分析工具設(shè)計(jì) 212
5.3.1 在線學(xué)習(xí)行為投入理論模型 213
5.3.2 在線學(xué)習(xí)行為投入周期反饋循環(huán)框架 214
5.3.3 在線學(xué)習(xí)行為投入評測框架的實(shí)證研究 217
5.3.4 框架指標(biāo)對學(xué)習(xí)結(jié)果的預(yù)測分析 219
5.3.5 學(xué)習(xí)行為投入度計(jì)算 221
5.3.6 儀表盤信息界面設(shè)計(jì) 222
5.3.7 實(shí)證研究與討論 225
參考文獻(xiàn) 230
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