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基于教育數(shù)據(jù)挖掘的“探索和理解”問題解決過程研究——以PISA(2012)新加坡、日本、中國上海Log數(shù)據(jù)為例

發(fā)布時間:2021-01-31 15:14
  Log數(shù)據(jù)不僅包括學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)進(jìn)程、鼠標(biāo)和鍵盤敲擊等靜態(tài)數(shù)據(jù),還詳細(xì)呈現(xiàn)了從學(xué)習(xí)開始到結(jié)束的動態(tài)數(shù)據(jù)。文章截取PISA(2012)新加坡、日本、中國上海的Log數(shù)據(jù),運(yùn)用相關(guān)、滯后序列、聚類等教育數(shù)據(jù)挖掘方法分析三個國家學(xué)生在"車票"一題的"探索和理解"問題解決過程。結(jié)果發(fā)現(xiàn):相比新加坡和日本,中國上海學(xué)生仍缺乏深入試題情境進(jìn)行比較、探索,反映出問題解決策略不足;中國上海學(xué)生在"錯誤傾向組"比例過大,反映出高、低水平問題解決能力的學(xué)生呈兩極分化,亟待提高低水平學(xué)生的問題解決能力。最后,文章依據(jù)研究結(jié)果在課堂教學(xué)、教育決策等方面提出了相關(guān)建議。 

【文章來源】:現(xiàn)代教育技術(shù). 2018,28(12)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

基于教育數(shù)據(jù)挖掘的“探索和理解”問題解決過程研究——以PISA(2012)新加坡、日本、中國上海Log數(shù)據(jù)為例


PISA(2012)“TICKETS(車票)”一題操作過程(灰色為正確操作)82變量選取及說明

序列,行為序列,群組,地學(xué)


Vol.28No.12201845次票”的價(jià)格差異,或是比較了但沒有得出結(jié)果而草草了事,所以DACA沒能成為顯著性行為序列,取而代之的是能完成該題的行為TRBU。新加坡、日本出現(xiàn)DACA,說明這兩國學(xué)生在單日票和多次票、學(xué)生票和全價(jià)票之間不斷嘗試,最終理解題意,點(diǎn)擊“Cancel”,取消錯誤操作,因此終結(jié)性行為TRBU相比而言就較少,沒成為顯著性行為序列。可見,與新加坡、日本學(xué)生相比,中國上海學(xué)生仍缺乏對題目信息的深入探索和比較,不能挖掘進(jìn)而整合碎片化信息背后表達(dá)的正確結(jié)果。表3新家坡的行為頻率轉(zhuǎn)換殘差表(Z-scores)CSCTFFDAINCOCATRBUCS3.73*-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33CT-0.330.29-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33FF0.36-0.200.06-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33-0.33DA-0.33-0.330.051.48-0.332.39*-0.33-0.33-0.33IN-0.33-0.33-0.07-0.332.05*3.41*-0.33-0.33-0.33CO5.59*0.31-0.33-0.33-0.333.65*-0.33-0.33-0.33CA-0.33-0.33-0.332.11*-0.33-0.333.13*1.19-0.33TR-0.33-0.33-0.33-0.332.77*-0.33-0.331.82-0.33BU-0.33-0.33-0.330.30-0.33-0.33-0.331.411.17注:*p<0.05圖2三地學(xué)生的顯著性行為序列鏈(數(shù)字表示Z值)4群體問題解決行為群組本研究將13種行為序列納入分類變量,依據(jù)對數(shù)似然距離計(jì)算兩個變量之間的相似性,并采用自動確定聚類數(shù)量的方式(BayesianInformationCriterion)對樣本進(jìn)行兩步聚類分析,共獲得4組穩(wěn)定的聚類結(jié)果。隨后,又采用滯后序列分析法尋找四類群組的顯著性行為序列,考察不同群組形成的行為序列鏈,結(jié)果如圖3所示。圖3顯示,群組1多是錯誤行為序列,足以說明這類

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析研究綜述[J]. 郭炯,鄭曉俊.  中國電化教育. 2017(01)
[2]滯后序列分析法在學(xué)習(xí)行為分析中的應(yīng)用[J]. 楊現(xiàn)民,王懷波,李冀紅.  中國電化教育. 2016(02)



本文編號:3011117

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