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第一部分 概述3

第1章 学习行为分析3

1.1 教育与大数据同行4

1.2 学习分析方兴未艾6

1.3 从量化自我到量化学习7

1.4 数据驱动的学习行为分析9

参考文献11

第2章 学习行为分析应用12

2.1 个性化学习诊断12

2.2 学习路径规划13

2.3 个性化学习推荐14

2.4 学习状态可视化15

2.5 学习干预16

参考文献18

第二部分 学习过程的量化21

第3章 量化方法21

3.1 物理空间21

3.1.1 课堂学习21

3.1.2 户外学习24

3.2 虚拟空间25

3.2.1 学习管理系统26

3.2.2 大规模在线开放课程27

3.2.3 智能导师系统28

3.2.4 面向资源交互的学习过程量化29

3.2.5 游戏化学习情境30

参考文献32

第4章 数据标准与规范36

4.1 学习分析标准和规范36

4.2 学习活动规范38

4.2.1 学习经历规范38

4.2.2 面向学习情境的交互规范39

4.3 面向不同学习系统的学习经历规范41

4.3.1 面向LMS的跨平台数据规范41

4.3.2 面向大规模在线开放课程的数据规范42

4.3.3 面向智能导师系统的数据规范43

4.4 面向资源交互的数据规范44

参考文献45

第三部分 个体学习行为分析51

第5章 学习效果预测51

5.1 简介51

5.2 基于统计分析的学习效果预测53

5.3 基于统计机器学习的学习效果预测55

5.4 基于时间序列分类的学习效果预测58

参考文献61

第6章 知识能力分析63

6.1 简介63

6.2 基于标准化测验的知识等级定位64

6.3 基于交互式测验的高等能力评量65

6.4 基于概念构图法的知识结构建立67

6.5 基于自动文章评分的文本回应分析68

参考文献69

第7章 认知风格分析73

7.1 简介73

7.2 基于问卷和心理计量测验的认知风格分类74

7.3 基于神经网络方法的认知风格识别75

7.4 基于模糊分类树的认知风格预测77

参考文献78

第8章 学习兴趣挖掘81

8.1 简介81

8.2 基于学习者自报告的学习兴趣挖掘82

8.3 基于在线点击行为的学习兴趣挖掘84

8.4 基于在线文本内容的学习兴趣挖掘85

参考文献86

第9章 情感状态识别89

9.1 简介89

9.2 基于量表的情感测评方法90

9.3 基于生理信号的情感检测方法91

9.4 基于面部表情的情感识别方法92

9.5 基于语音信号的情感检测方法94

9.6 基于文本数据的情感分析方法96

参考文献98

第四部分 群体学习行为分析103

第10章 群体学习动力学分析103

10.1 简介103

10.2 数据化的群体动力学研究——社会网络分析104

10.3 基于学习者自报告的社会网络分析法106

10.4 基于在线行为统计的社会网络分析方法110

参考文献113

第11章 群体学习行为模式分析116

11.1 简介116

11.2 基于聚类方法的学习行为模式识别116

11.3 基于序列分析的学习行为分析117

11.4 基于序列模式挖掘的学习行为分析119

11.5 基于眼动追踪方法的眼动行为分析120

参考文献121

第12章 协作学习及参与行为分析125

12.1 简介125

12.2 基于物理课堂的小组协作学习126

12.3 基于计算机辅助教学的协作学习127

12.4 基于移动技术支持的课堂协作学习128

12.5 基于游戏场景下的协同学习129

参考文献130

第13章 互动话语行为分析133

13.1 简介133

13.2 基于语音记录的话语分析方法134

13.3 基于姿势识别的话语分析方法135

13.4 基于文本交互的话语分析方法136

13.5 基于ITS人机智能对话分析138

参考文献139

后记141