智能时代的教育文本挖掘模型与应用
发布时间:2023-03-11 09:19
教育文本挖掘是指通过数据采集和处理,利用数据挖掘算法或工具,从非结构化文本文档中提取有意义的模式或知识的过程。教育文本蕴含着丰富的学习者认知、行为和情感等信息,对其进行深度挖掘和分析,有助于深入探索教育教学的基本规律,解释教育中存在的问题和现象。大数据支持下的教育文本挖掘模型包括数据生产和使用的主体(利益相关者)、教学环境、数据和挖掘工具等核心要素,涉及数据产生、数据采集、数据处理、知识发现、评估解释、教学应用等过程和方法。其常用的数据来源包含问卷调查、在线互动、学习反馈、在线评论、社交媒体和教学文件,主要用于学习者成绩预测、学习者建模、学习者水平评价、教学材料结构分析、学习者反馈和内容可视化等。当前教育文本挖掘在海量数据处理、数据降维保真、结果评估与解释等方面还面临挑战,研究者需深度融合教育学、认知心理学、语言学等多学科研究方法,结合教育教学的基本理论和具体的教育情境,注重多模态分析和验证,保证将其应用于教育研究的科学性。随着相关技术的突破和应用发展,教育文本数据将成为教育现代化发展的推动力,在深度学习、精准教学等领域中发挥更大作用。
【文章页数】:9 页
【文章目录】:
一、引言
二、文本挖掘基本原理
三、大数据支持的教育文本挖掘模型及方法
1. 教育文本的数据类型及采集
2. 教育文本挖掘方法及工具
3. 知识及模式的提取及应用场景
四、教育文本挖掘的典型应用
1. 学习者成绩预测
2. 学习者建模
3. 学习者水平评价
4. 教学材料结构分析
5. 学习者反馈
6. 内容可视化
五、教育文本挖掘的挑战与展望
1. 海量教育文本数据的采集与清洗
2. 多学科研究方法应用和交叉研究
3. 基于教育情境的多模态分析与验证
本文编号:3759614
【文章页数】:9 页
【文章目录】:
一、引言
二、文本挖掘基本原理
三、大数据支持的教育文本挖掘模型及方法
1. 教育文本的数据类型及采集
2. 教育文本挖掘方法及工具
3. 知识及模式的提取及应用场景
四、教育文本挖掘的典型应用
1. 学习者成绩预测
2. 学习者建模
3. 学习者水平评价
4. 教学材料结构分析
5. 学习者反馈
6. 内容可视化
五、教育文本挖掘的挑战与展望
1. 海量教育文本数据的采集与清洗
2. 多学科研究方法应用和交叉研究
3. 基于教育情境的多模态分析与验证
本文编号:3759614
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