數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為分析與異常學(xué)習(xí)行為識別
本書分為兩個部分,第一部分探討了與數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)相關(guān)的概念、與學(xué)習(xí)行為相關(guān)的理論、數(shù)字化環(huán)境下學(xué)習(xí)行為的影響因素。以大學(xué)生持續(xù)參與混合式學(xué)習(xí)意向的影響因素為一個具體研究問題,以實證研究的方式探討了數(shù)字化環(huán)境下學(xué)習(xí)行為的影響因素。第二部分探討了學(xué)習(xí)行為研究的相關(guān)方法、技術(shù)和產(chǎn)品,討論了異常學(xué)習(xí)行為識別的一般性模型。以人工免疫系統(tǒng)中的反向選擇算法為例,探討了智能算法在數(shù)字化環(huán)境下異常學(xué)習(xí)行為識別中的應(yīng)用效果。
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目錄
前言
第一部分 數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為
第1章 數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí) 3
1.1學(xué)習(xí)的內(nèi)涵 3
1.1.1什么是學(xué)習(xí) 3
1.1.2數(shù)字化學(xué)習(xí) 4
1.2數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境 6
1.2.1學(xué)習(xí)環(huán)境 6
1.2.2數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境 7
1.2.3下一代數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境 8
1.3數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)者 10
1.3.1 21世紀(jì)人才應(yīng)具備的核心素養(yǎng) 10
1.3.2數(shù)字化環(huán)境下學(xué)習(xí)者的特征 11
1.3.3數(shù)字化環(huán)境對學(xué)習(xí)者的要求 12
1.4數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)方式 14
1.4.1學(xué)習(xí)方式 14
1.4.2數(shù)字化環(huán)境下學(xué)習(xí)方式的特征 15
1.4.3數(shù)字化環(huán)境下典型的學(xué)習(xí)方式 15
參考文獻(xiàn) 17
第2章 學(xué)習(xí)行為相關(guān)理論 20
2.1學(xué)習(xí)理論對行為的關(guān)注 20
2.1.1行為主義視角下的學(xué)習(xí)行為 20
2.1.2認(rèn)知主義視角下的學(xué)習(xí)行為 21
2.1.3建構(gòu)主義視角下的學(xué)習(xí)行為 21
2.2社會學(xué)習(xí)理論視角下的學(xué)習(xí)行為 22
2.2.1交互決定論與學(xué)習(xí)行為 22
2.2.2自我調(diào)節(jié)理論與學(xué)習(xí)行為 23
2.2.3自我效能理論與學(xué)習(xí)行為 24
2.3行為科學(xué)視角下的學(xué)習(xí)行為 25
參考文獻(xiàn) 26
第3章 數(shù)字化環(huán)境下學(xué)習(xí)行為的影響因素 29
3.1學(xué)習(xí)行為影響因素研究模型 29
3.1.1理性行為理論和計劃行為理論 30
3.1.2技術(shù)接受模型和整合型科技接受模型 31
3.1.3探究社區(qū)理論模型 31
3.2影響學(xué)習(xí)行為的內(nèi)因和外因 33
3.2.1學(xué)習(xí)者因素 33
3.2.2環(huán)境因素 34
3.3影響數(shù)字化環(huán)境下各階段學(xué)習(xí)行為的因素 36
3.3.1數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境接受階段 36
3.3.2數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境持續(xù)使用階段 37參考文獻(xiàn) 38
第4章 混合式學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者持續(xù)學(xué)習(xí)意向影響因素研究 41
4.1混合式學(xué)習(xí)應(yīng)用現(xiàn)狀 41
4.2理論框架 42
4.2.1信息系統(tǒng)持續(xù)使用期望 -確認(rèn)模型 42
4.2.2內(nèi)在動機(jī)和學(xué)習(xí)自我效能 43
4.3研究模型與假設(shè) 43
4.4研究方法 44
4.4.1研究對象 44
4.4.2研究工具 44
4.4.3數(shù)據(jù)收集與分析 45
4.5研究結(jié)果 45
4.5.1信度與效度分析 46
4.5.2假設(shè)檢驗 47
4.5.3關(guān)鍵因素間的間接效應(yīng)和總效應(yīng)分析 49
4.6討論與結(jié)論 50
參考文獻(xiàn) 52
第二部分 學(xué)習(xí)行為分析與異常行為檢測
第5章 教育心理學(xué)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)行為研究 57
5.1教育心理學(xué)領(lǐng)域早期的學(xué)習(xí)行為研究 57
5.2以課堂觀察方式研究學(xué)習(xí)行為 58
5.2.1學(xué)習(xí)行為量表 LBS 58
5.2.2學(xué)前學(xué)習(xí)行為量表 PLBS 60
5.2.3學(xué)會學(xué)習(xí)量表 LTLS 61
5.3在學(xué)習(xí)過程中研究學(xué)習(xí)行為 61
5.3.1學(xué)習(xí)過程問卷 SPQ 62
5.3.2自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)問卷 63
5.4從學(xué)習(xí)投入視角研究學(xué)習(xí)行為 65
5.4.1學(xué)生投入調(diào)查 NSSE 66
5.4.2烏勒支學(xué)習(xí)投入量表 UWES-S 67
5.4.3在線學(xué)習(xí)投入量表 OSE 67參考文獻(xiàn) 69
第6章 學(xué)習(xí)分析與學(xué)習(xí)行為 72
6.1學(xué)習(xí)分析技術(shù)概述 72
6.2基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的學(xué)習(xí)行為分析 73
6.3基于話語分析的學(xué)習(xí)行為分析 74
6.4基于智能技術(shù)的學(xué)習(xí)行為分析 76
6.4.1自然語言處理在學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用 76
6.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用 77
6.4.3深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用 80
6.5基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為分析 81
6.5.1多模態(tài)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的概念 82
6.5.2多模態(tài)學(xué)習(xí)分析的研究模型 82
6.5.3多模態(tài)學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵技術(shù) 83
6.5.4多模態(tài)學(xué)習(xí)分析的應(yīng)用領(lǐng)域 84參考文獻(xiàn) 84
第7章 教育數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)行為 89
7.1教育數(shù)據(jù)挖掘概述 89
7.2教育數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程 90
7.3教育數(shù)據(jù)挖掘的工作流程 91
7.4教育數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用 92參考文獻(xiàn) 92
第8章 學(xué)習(xí)行為分析相關(guān)產(chǎn)品 94
8.1普渡大學(xué)課程信號系統(tǒng) 94
8.2基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的適應(yīng)性教學(xué)實踐系統(tǒng) 96
8.3整合學(xué)習(xí)分析與教學(xué)設(shè)計的工具 98
8.4海星異常早期預(yù)警系統(tǒng) 99
8.5學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)自帶的學(xué)習(xí)行為分析模塊 100
參考文獻(xiàn) 101
第9章 異常學(xué)習(xí)行為及識別 103
9.1異常學(xué)習(xí)行為的界定 103
9.1.1 行為 103
9.1.2學(xué)習(xí)行為 104
9.1.3數(shù)字化環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為 104
9.1.4學(xué)習(xí)行為分類 105
9.1.5異常學(xué)習(xí)行為 106
9.1.6數(shù)字化環(huán)境下的異常學(xué)習(xí)行為 106
9.2學(xué)習(xí)行為特征數(shù)據(jù)的采集 107
9.2.1基于觀察的學(xué)習(xí)行為特征采集 107
9.2.2數(shù)字化環(huán)境中的學(xué)習(xí)行為特征采集 107
9.2.3基于調(diào)查數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為特征采集 109
9.2.4調(diào)查數(shù)據(jù)與 LMS數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián) 110
9.3異常學(xué)習(xí)行為識別方法 112
9.3.1異常學(xué)習(xí)行為識別模型 112
9.3.2基于調(diào)查數(shù)據(jù)的識別 112
9.3.3基于學(xué)習(xí)分析的識別 113
9.3.4基于機(jī)器學(xué)習(xí)的識別 114
9.4異常學(xué)習(xí)行為的個體化差異 115
參考文獻(xiàn) 115
第10章 基于人工免疫系統(tǒng)的數(shù)字化環(huán)境下異常學(xué)習(xí)行為識別 118
10.1研究問題描述 118
10.2人工免疫系統(tǒng) 119
10.2.1從符號智能到計算智能 119
10.2.2從自然計算到仿生計算 120
10.2.3從仿生計算到人工免疫 121
10.2.4人工免疫系統(tǒng)相關(guān)算法 121
10.3基于反向選擇算法的異常學(xué)習(xí)行為識別 129
10.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 130
10.3.2學(xué)習(xí)行為識別器集合定義 131
10.3.3學(xué)習(xí)行為識別器訓(xùn)練 132
10.3.4異常識別 133
10.4實驗及分析 134
10.4.1學(xué)習(xí)行為特征提取 134
10.4.2數(shù)據(jù)集及預(yù)處理 136
10.4.3實驗參數(shù)設(shè)置和評估指標(biāo) 141
10.4.4學(xué)習(xí)行為識別結(jié)果分析 141
10.4.5同類算法對比分析 142
10.4.6實驗結(jié)果總結(jié) 144
參考文獻(xiàn) 144