科研成果 by Year: 2019

2019
Jia J, Zhang J. The analysis of online learning behavior of the students with poor academic performance in mathematics and individual help strategies. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) [Internet]. 2019;11546 LNCS:205-215. 访问链接
贾积有, 孟青泉. 智能教学系统的评价与选择. 数字教育. 2019;5(03):1-9.Abstract
本文在简要介绍智能教学系统概念的基础上,详细阐述了国际上常用的智能教学系统的评价方法,包括客观性的成绩评价方法和主观性的调查问卷评价方法。然后基于这些评价方法,以三个典型学科(数学、英语和语文)的智能教学系统为例,分析了选择智能教学系统时需要考虑的因素。
孟青泉, 贾积有. 人工智能教育研究及应用中的问题剖析与发展建议. 人工智能. 2019;(03):110-118.Abstract
<正>人工智能技术的进步正持续推动着教育教学的改革与创新发展。近年来,人工智能教育虽然取得了一定的进展,但是仍面临着诸多的问题和挑战。本文从教育理念、研究方法和功能技术三个方面剖析了人工智能教育研究及应用中存在的问题,并结合现有的技术能力提出了切实可行的发展建议。
乐惠骁, 范逸洲, 贾积有, 汪琼. 优秀的慕课学习者如何学习——慕课学习行为模式挖掘. 中国电化教育 [Internet]. 2019;(02):72-79. 访问链接Abstract
基于中国大学MOOC平台上《翻转课堂教学法》MOOC中17204名学习者的行为日志数据,在为学习者的页面访问记录赋予有意义的行为编码标签,建立其学习路径模型后,使用统计和共现分析的方法,研究其中优秀学习者的学习行为模式特点。研究发现,优秀学习者总行为序列长度显著高于其他学习者,上线学习的次数显著地多于其他学习者;但是每次上线学习发生的有意义的交互行为的数量与其他学习者相仿,学习时长也相仿;其参与和回答教师的提问、复习已学过的内容、参与论坛互动的行为在其总学习行为中占比更多,而学习全新内容、参与测验、把握全局等行为的占比较少。研究用共现分析的方法分析了学习者每次上线产生的行为之间的共现关系,发现优秀的慕课学习者在学习新内容时更少发生走神和中断的情况,且其每次上线的目的更鲜明,学习主题更突出。研究的发现揭示了优秀慕课学习者学习行为模式的特征,有助于改进慕课教学。此外,共现分析的方法也为行为数据的挖掘提供了新的思路。
贾积有. 人工智能如何成为师生的“良师益友”. 中小学数字化教学. 2019;(10):1.Abstract
<正>近几年,人工智能技术迅速发展,使得人们对人工智能在教育领域的应用充满了乐观情绪,不少人认为人工智能可以解决教育的所有问题。确实,当学生从"数字原住民"成为"人工智能原住民",他们对满足兴趣、体验感和好奇心的要求越来越强烈,传统的教学模式难以满足学生的需求。在这种时代大势之下,人工智能支持的教育会对教师的教、学生的学产生正面的促进作用,主要表现在:减轻教师在讲授内容、批改作业、课程辅导等方面的重复性劳动,提升学生的学习兴趣,提供个性化和适应性学习方案,从而减
贾积有. 平板电脑在中小学英语课堂教学中的应用探究——基于6个省市9节中小学英语课程视频的分析. 现代教育技术. 2019;29(11):74-79.Abstract
文章采取课堂视频分析法,以来自6个省市的9节中小学英语课程视频为研究对象,分析了平板电脑应用于中小学英语课堂教学中的主要功能,发现:每节课平板电脑各功能应用的平均时长为12分38秒,约占每节课时长(按50分钟计算)的1/4,可以有效避免长时间使用平板电脑对学生视力造成的负面影响;在9节中小学英语课程视频中,平板电脑各功能单独应用的次数从多到少依次为演示、检测、做题和拍录。基于此,文章概括了平板电脑应用于中小学英语课堂教学中的优势和不足,并针对管理部门、研发机构和英语教师三个群体分别提出了相应的建议,以期促进平板电脑与课堂教学的深度融合和常态应用、实现课堂教学的高效公平。