大數(shù)據(jù)時(shí)代,計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新興科技手段催生了計(jì)算教育學(xué)。為進(jìn)一步明確其研究動(dòng)態(tài)與應(yīng)用場(chǎng)景,本文首先立足于范式生成背景和發(fā)展內(nèi)涵透視,將計(jì)算教育學(xué)分為基于數(shù)據(jù)挖掘的教育學(xué)規(guī)律研究、認(rèn)知與行為模擬的在線教育研究、基于大數(shù)據(jù)的學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和情感參與研究、師生人格和性別分析研究四大主題。其次,利用技術(shù)與場(chǎng)景共現(xiàn)及多維分析,深度透視計(jì)算教育學(xué)的算法和算力實(shí)踐,揭示計(jì)算教育學(xué)與實(shí)踐融合創(chuàng)新的七個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景,即教學(xué)環(huán)境設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)教育輔助、工程教育、師生人格品質(zhì)研究、師生課堂互動(dòng)與學(xué)生學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化評(píng)價(jià)以及教育政策改革。研究發(fā)現(xiàn),計(jì)算教育學(xué)拓寬了傳統(tǒng)教育領(lǐng)域的研究視角,"計(jì)算+教育"豐富了教育研究的算法與算力。最后,在洞察研究主題和應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)上,文章運(yùn)用TFIDF數(shù)據(jù)挖掘和循證路徑解構(gòu)計(jì)算教育學(xué)的縱向研究趨勢(shì),展望計(jì)算教育學(xué)的發(fā)展前景及其所面臨的范式挑戰(zhàn)。 

【文章來(lái)源】：開放教育研究. 2020,26(04)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

基于 UCINET凝聚子群分析的計(jì)算教育學(xué)研究圖景

為全方位展示計(jì)算教育學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景,筆者采用技術(shù)與場(chǎng)景共現(xiàn)的方式,進(jìn)行可視化處理。將關(guān)鍵詞提取并轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)潔和層次結(jié)構(gòu)清晰的JSON(Java Script Object Notation) 數(shù)據(jù)交換格式作為可視化分析的材料,將數(shù)據(jù)導(dǎo)入在線復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析平臺(tái)進(jìn)行分析,繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)關(guān)鍵詞,頻次越多,節(jié)點(diǎn)越大。若兩個(gè)關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一篇文章中,關(guān)鍵詞之間會(huì)出現(xiàn)一條連線,代表關(guān)聯(lián)性。連線上的數(shù)字代表其共現(xiàn)次數(shù),即同時(shí)出現(xiàn)在同一研究中的次數(shù)。關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的關(guān)鍵詞組成同一研究主題。利用在線復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析平臺(tái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析,進(jìn)一步揭示研究主題,并利用在線平臺(tái)內(nèi)置的Louvain算法進(jìn)行聚類,最終得到大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)社區(qū)圖(見圖2)。由此,計(jì)算教育學(xué)給我們展示了七個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景,即教學(xué)環(huán)境設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)教育輔助、工程教育、師生人格品質(zhì)研究、師生課堂互動(dòng)與學(xué)生學(xué)習(xí)分析、個(gè)性化評(píng)價(jià)以及教育政策改革。每項(xiàng)技術(shù)對(duì)應(yīng)其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景,如虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境有關(guān),學(xué)生學(xué)習(xí)等微觀層面涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),政策、教學(xué)改革等宏觀層面與教育大數(shù)據(jù)相關(guān)。機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理、分類算法等技術(shù)手段相關(guān),這些可以看作是計(jì)算和教育相結(jié)合的基本現(xiàn)狀和實(shí)現(xiàn)場(chǎng)域。(二)計(jì)算教育學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景的多維分析

為進(jìn)一步揭示計(jì)算教育學(xué)縱向研究趨勢(shì),采用TFIDF數(shù)據(jù)挖掘方法深度解構(gòu)計(jì)算教育學(xué)的全球發(fā)展動(dòng)態(tài)。TFIDF是經(jīng)典的詞語(yǔ)權(quán)重算法,主要思想是假設(shè)某個(gè)詞語(yǔ)在指定文本中出現(xiàn)的頻率很大,并且在文本集的其他文本中很少出現(xiàn),即認(rèn)為這個(gè)詞語(yǔ)是指定文本的關(guān)鍵詞,可以用作分類或標(biāo)簽使用。利用TFIDF 過(guò)濾文本的常見詞語(yǔ),保留對(duì)研究分析有重要意義的詞語(yǔ),在很大程度上縮小文本詞空間,更有效地對(duì)文本進(jìn)行主要特征分析。TFIDF 被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、文獻(xiàn)分類及其他領(lǐng)域,是一種基礎(chǔ)的信息檢索模型。在 TFIDF 模型中,詞頻(Term Frequency, TF)指的是某一給定的詞語(yǔ)在該文本中出現(xiàn)的頻率。逆向文件頻率(Inverse Document Frequency, IDF)用來(lái)度量詞語(yǔ)的普遍重要性,計(jì)算文檔集中包含某指定詞語(yǔ)的文檔數(shù)量,數(shù)量越小代表這個(gè)詞語(yǔ)越能代表指定的文本。TF-IDF 函數(shù)為:,其中特征詞i在文本d中出現(xiàn)的詞頻為tfi(d),ni為含有特征詞 i 的文本數(shù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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