基于COPES理论预测网络学习中的钻牛角尖 |
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引用本文: | 龚科,刘玉,张艺红,李俊一.基于COPES理论预测网络学习中的钻牛角尖[J].应用心理学,2023(6):503-512. |
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作者姓名: | 龚科 刘玉 张艺红 李俊一 |
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作者单位: | 四川师范大学心理学院 |
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基金项目: | 成都市哲学社会科学规划项目(2022CZ083); |
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摘 要: | 运用机器学习预测学生在网络学习中的钻牛角尖。在一款学习数学的智能导学系统中采集29483名小学生的操作记录,提取与认知/元认知相关等特征,如答错后的停留时间和求助后长停留等,构建7个预测模型。并基于自我调节学习的COPES理论对模型进行解释。结果表明,岭回归对钻牛角尖的预测效果最好,模型的重要特征与COPES的理论解释相契合。有利于未来开展理论驱动的个性化干预研究,缓解该领域理论滞后于应用的现状。
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关 键 词: | 钻牛角尖 机器学习 智能导学系统 COPES理论 |
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