在全面推進(jìn)"網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間人人通"的建設(shè)背景下,學(xué)習(xí)云空間的應(yīng)用不斷深入。但正如其他在線學(xué)習(xí)平臺一樣,學(xué)習(xí)云空間也存在輟學(xué)率高、學(xué)習(xí)投入不足等問題。本文聚焦學(xué)習(xí)云空間中學(xué)習(xí)主體認(rèn)知投入相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取,提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的認(rèn)知投入量化方法。首先,分析了認(rèn)知投入的構(gòu)成要素,并基于班杜拉的社會認(rèn)知理論,建立了面向?qū)W習(xí)云空間的認(rèn)知投入模型。然后構(gòu)建了圍繞"數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)處理-量化實現(xiàn)-量化應(yīng)用"的認(rèn)知投入量化框架,并設(shè)計了一個基于支持向量機(jī)的認(rèn)知投入量化算法。最后以世界大學(xué)城系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)為支撐,通過與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的對比得到研究結(jié)果,基于SVM算法具有較高的量化精確率,本研究希望能為教育領(lǐng)域深層認(rèn)知投入量化提供一種可行的參考方案。 

【文章來源】：中國遠(yuǎn)程教育. 2020,(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、面向?qū)W習(xí)云空間的認(rèn)知投入模型構(gòu)建
    （一）認(rèn)知投入模型構(gòu)建依據(jù)
    （二）認(rèn)知投入構(gòu)成要素分析
        1. 自我管理
        2. 自我監(jiān)控與調(diào)節(jié)
        3. 學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)
    （三）學(xué)習(xí)云空間中認(rèn)知投入模型的構(gòu)建
三、學(xué)習(xí)云空間中認(rèn)知投入量化實現(xiàn)
    （一）認(rèn)知投入程度指標(biāo)分析
    （二）認(rèn)知投入量化框架設(shè)計
        1. 數(shù)據(jù)采集模塊
        2. 數(shù)據(jù)處理模塊
        3. 量化實現(xiàn)模塊
        4. 量化應(yīng)用模塊
    （三）數(shù)據(jù)采集與處理
    （四）學(xué)習(xí)云空間中認(rèn)知投入量化實現(xiàn)
        1. 量化實現(xiàn)的環(huán)境說明
        2. 認(rèn)知投入程度指標(biāo)量化
        3. 認(rèn)知投入量化實現(xiàn)
            (1)SVM模型選擇
            (2）基于K-Means的認(rèn)知投入聚類分析
            (3）基于SVM的認(rèn)知投入量化算法設(shè)計
四、量化實驗驗證與量化效果分析
    （一）認(rèn)知投入數(shù)據(jù)獲取
    （二）量化驗證及其分析
        1. 實驗一：不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型下的量化準(zhǔn)確率對比
        2. 實驗二：SVM模型中基于不同核函數(shù)量化效果的對比分析
        3. 實驗三：不同規(guī)模訓(xùn)練集對量化準(zhǔn)確率的影響程度
五、研究結(jié)論與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3436951