基于协作编程多模态数据的学习投入可视化及关联分析OA北大核心CSSCI
Visualization and Correlation Analysis of Learning Engagement Based on Multimodal Data in Collaborative Programming:Understanding the Interplays Among Behavioral,Cognitive,Social,and Emotional Dimensions and Their Impacts on Learning
基于多模态数据可视化展示和关联来分析学生的协作学习投入水平,可有效对协作学习实施精准评价.为探究协作小组结构对学习投入的影响机理,研究梳理了多模态协作学习投入研究的分析框架,构建了涵盖学生行为、认知、社会、情感四要素的协作投入分析模型和编码方案,并基于这一编码框架,采集H高校 66 名学生参与小组协作编程学习的交互音视频、编码录屏、代码文本等多模态数据,再使用Nvivo进行编码和分析.研究进一步借助R语言可视化工具直观展示不同结构特征的协作小组在…查看全部>>
Visualization and Correlation analyses of students'engagement based on multimodal data can effectively implement accurate evaluation of collaborative learning.To delve into the intricate mechanisms how group structures influence learning engage-ment,an analytical framework and coding scheme for multimodal collaborative learning engagement are constructed,covering stu-dents'behaviors,cognition,social interactions,and emotions.Utilizing this coding frame…查看全部>>
丁继红;范志浩;刘华中
海南大学计算机科学与技术学院(海南海口 570228)海南大学计算机科学与技术学院(海南海口 570228)海南大学计算机科学与技术学院(海南海口 570228)
教育学
协作学习学习投入多模态数据协作编程
Collaborative LearningLearning EngagementMultimodal DataCollaborative Programming
《远程教育杂志》 2024 (4)
40-49,10
本研究系国家自然科学基金面上项目"双螺旋协作学习过程多模态分析与全息数字画像及精准干预研究"(项目编号:62277012)的阶段性研究成果.
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