【摘 要】
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当前网络教学中存在教学过程评价难以量化、课程教学进度安排缺少数据支持等问题。随着大数据技术的发展,网络学习行为分析已经取得较大进展,但学习内容的跟踪与评价还比较缺
【机 构】
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河海大学商学院;河海大学网络与信息管理中心;河海大学远程与继续教育学院;
【基金项目】
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江苏省现代教育技术研究2017年度重点课题“基于现代信息技术的LTM评价模式与创新”(2017-R-55880)
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当前网络教学中存在教学过程评价难以量化、课程教学进度安排缺少数据支持等问题。随着大数据技术的发展,网络学习行为分析已经取得较大进展,但学习内容的跟踪与评价还比较缺乏。将知识跟踪嵌入网络课程,及时跟踪学生知识掌握情况,将有助于教师发现学生学习问题,调整教学策略;同时也可引导学生将学习的关注点聚焦在知识内容的理解上,而不是分数上。贝叶斯知识跟踪(BKT)模型是一种以知识点为核心构建学生知识模型的方法,具有简捷、预测准确、易于解释的特点。基于BKT公式改进的网络教学跟踪评价模型,可用以课时估算和学习成绩预测。实证分析数据显示,该模型的预测准确率和精确度较高。在实际应用中,BKT知识跟踪功能可单独开发应用,也可与教学平台集成使用,亦可支持线下教学。
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