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人工智能视域下的在线协作会话分析:概念模型及应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
吴林静;涂凤娇;马鑫倩;高喻;刘清堂
作者机构:
[吴林静; 涂凤娇; 马鑫倩; 高喻; 刘清堂] 华中师范大学人工智能教育学部教育信息技术学院
语种:
中文
关键词:
在线协作会话;人工智能;概念模型;可计算;可理解
关键词(英文):
Online Collaborative Conversation;Artificial Intelligence;Conceptual Model;Computability;Comprehensibility
期刊:
电化教育研究
ISSN:
1003-1553
年:
2023
卷:
44
期:
01
页码:
70-76+99
基金类别:
2021年度国家自然科学基金项目“数据驱动的在线学习协作会话过程监测与干预机制研究”(项目编号:72174070) 2021年度华中师范大学信息化与基础教育均衡发展省部共建协同创新中心重点项目“中小学教师信息化教学胜任力指标构建及智能测评”(项目编号:xtzd2021-008)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
教育信息技术学院
摘要:
学习者的协作会话数据是深入了解其学习过程和认知状态的一类重要数据。但由于自然语言的灵活性和学习情境的复杂性,协作会话数据分析的自动化程度一直不高,难以大规模应用。文章从人工智能视域出发,构建了基于人工智能技术的在线协作会话分析概念模型,对在线协作会话分析的理论基础、基本特征、分析流程和常用方法进行了论述,并进一步详细分析了“基于信息论的知识贡献测量”和“基于语义的协作会话学习投入自动分析”两个在线协作会话分析典型案例。案例证明了该模型能够将人工智能技术的“可计算”与教育研究的“可理解”相结合,为人工智能技术与协作会话分析融合搭建了桥梁,对在线协...
摘要(英文):
Learners’ collaborative conversation data is an important type of data for in-depth understanding their learning process and cognitive state. However, due to the flexibility of natural language and the complexity of learning contexts, the degree of automation of collabo...MORE Learners’ collaborative conversation data is an important type of data for in-depth understanding their learning process and cognitive state. However, due to the flexibility of natural language and the complexity of learning contexts, the degree of automation of collabo...

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