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學習分析技術與方法(十三五江蘇省高等學校重點教材)

  • 作者：編者:張琪
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030599773
  • 出版日期：2018/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：231
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    「互聯網+」時代，技術支撐的教與學日益常態化，人類的認知規律、教學的交互規律及知識生產和進化規律正發生重要的變化。對過程性學習數據進行評價、發現學習者行為習慣的規律、預測學習者反應及提供及時反饋的學習分析日益受到重視。學習分析的「引人入勝」之處在於能夠對教育行為進行更直接的干預。與此同時，學習分析又依賴對學習現象本身的深入理解，而不只強調分析手段在技術上的先進性和數據量的大小。學習分析的出現，為認識教育教學規律、探究個性化教學提供了全新的研究範式。張琪編著的《學習分析技術與方法》共5章，前兩章分別介紹學習分析的概念、本質、相關模型與最新進展；第3章討論學習分析的關鍵技術與應用；第4章介紹學習者畫像、個性化推薦系統與學習分析工具；第5章討論學習分析工具的綜合設計。
    本書是「十三五」江蘇省高等學校重點教材，是教育技術專業系列教材之一。本書既可作為高等院校教育技術專業課程的教材，又可供教育學科、心理學科、信息技術學科、電腦學科的研究人員、開發人員和學習者參考。
作者介紹
編者:張琪
    張琪 博士，江蘇師範大學教育技術學碩士生導師，北京師範大學數字學習與教育公共服務教育部工程研究中心兼職研究員。先後赴日本京都大學、加拿大阿薩巴斯卡大學、羅馬尼亞克拉約瓦大學、印度理工學院、新加坡南洋理工大學做學術訪問或交流。     主持全國教育科學規劃課題、教育部人文社科青年基金項目、江蘇高校哲學社會科學研究項目等科研項目。作為第一作者在SSCI期刊、CSSCI期刊發表論文30余篇。指導學生參加國際大學生程序設計競賽、中國「互聯網+」大學生創新創業大賽等國家級、省級比賽並獲得獎項10余項。
目錄
前言
第1章  學習分析概述
  1.1  學習準備
    1.1.1  學習分析體驗
    1.1.2  學習過程的數據化
    1.1.3  量化自我與量化學習
    1.1.4  教育數據挖掘與學習分析
  1.2  學習分析的概念和內涵
    1.2.1  學習分析的定義
    1.2.2  學習分析的特徵
    1.2.3  學習分析的應用
  1.3  學習分析產生的時代背景
    1.3.1  智慧教育時代的應然訴求
    1.3.2  數據科學方法在教育領域的彰顯
    1.3.3  網路學習空間建設的基本要求
    1.3.4  實施個性化教學的助推力量
  1.4  學習分析與教育教學變革
    1.4.1  從教育過程不同層面的視角
    1.4.2  從教學結構的視角
  1.5  學習分析的現狀與趨勢
    1.5.1  學習分析的研究組織與機構
    1.5.2  從學習分析技術到學習分析學
第2章  學習分析的本質與模型
  2.1  學習分析的本質
    2.1.1  數據、信息與知識
    2.1.2  信息熵與世界的不確定性
    2.1.3  數據驅動範式
    2.1.4  教育人工智慧
    2.1.5  數據驅動教學
    2.1.6  學習分析的研究
  2.2  學習分析的理論基礎
    2.2.1  數據科學為數據價值分析提供學科指導
    2.2.2  教育神經科學為多模態分析提供生物學依據
    2.2.3  量化學習為精準刻畫學習者提供技術支撐
    2.2.4  聯通主義學習觀為靈活學習提供理論指南
  2.3  學習分析模型
    2.3.1  學習分析模型的演進
    2.3.2  學習分析的過程模型和生命周期模型
    2.3.3  學習分析的框架模型
  2.4  學習分析研究新進展：多模態學習分析
    2.4.1  眼動分析技術
    2.4.2  多模態整合分析
第3章  教育數據挖掘
  3.1  數據採集
    3.1.1  數據採集的概念
    3.1.2  數據的分類
    3.1.3  數據採集技術
  3.2  數據預處理
    3.2.1  教育數據挖掘概述
    3.2.2  數據預處理內容

    3.2.3  數據清洗
    3.2.4  數據集成
    3.2.5  數據歸約
    3.2.6  數據變換
  3.3  關聯規則
    3.3.1  關聯規則概述
    3.3.2  Apriori演算法
    3.3.3  FP-Growth演算法
  3.4  回歸
    3.4.1  回歸分析概述
    3.4.2  一元線性回歸
    3.4.3  多元線性回歸
  3.5  分類
    3.5.1  分類概述
    3.5.2  KNN演算法
    3.5.3  決策樹演算法
  3.6  聚類
    3.6.1  聚類概述
    3.6.2  K-means聚類演算法
    3.6.3  層次聚類演算法
  3.7  離群點診斷
    3.7.1  離群點概述
    3.7.2  基於統計的離群點診斷
    3.7.3  基於距離的離群點診斷
  3.8  時間序列
    3.8.1  時間序列概述
    3.8.2  ARMA模型
    3.8.3  ARIMA模型
第4章  學習者畫像與應用
  4.1  學習者畫像的本質
    4.1.1  學習者畫像的概念
    4.1.2  學習者畫像的表徵
  4.2  學習者畫像的類型
    4.2.1  知識狀態建模
    4.2.2  學習風格建模
    4.2.3  學習行為建模
    4.2.4  學習認知建模
    4.2.5  學習情感建模
    4.2.6  其他建模形式
    4.2.7  學習者綜合建模
  4.3  個性化推薦系統
    4.3.1  協同過濾推薦
    4.3.2  基於內容的推薦
    4.3.3  混合推薦
    4.3.4  學習路徑的推薦
  4.4  信息設計
    4.4.1  數據可視化
    4.4.2  學習狀態可視化
    4.4.3  基於隱喻的界面設計
  4.5  學習分析工具概述

    4.5.1  學習儀錶盤
    4.5.2  學習路徑規劃
    4.5.3  個性化推薦
    4.5.4  學習診斷與預警
    4.5.5  自適應學習系統
第5章  學習分析工具設計
  5.1  從「沃森」看學習分析的設計
    5.1.1  何謂「沃森」
    5.1.2  「沃森」如何被運用到學習分析領域
    5.1.3  「沃森」如何實現與學生的學習互動分析
  5.2  學習分析工具的設計流程
    5.2.1  學習者建模與課程分析
    5.2.2  學習行為分析
    5.2.3  結構發現與關係挖掘
    5.2.4  趨勢分析
    5.2.5  監督與控制
    5.2.6  預警與干預
    5.2.7  適應性學習
  5.3  學習行為投入可視化分析工具設計
    5.3.1  在線學習行為投入理論模型
    5.3.2  在線學習行為投入周期反饋循環框架
    5.3.3  在線學習行為投入評測框架的實證研究
    5.3.4  框架指標對學習結果的預測分析
    5.3.5  學習行為投入度計算
    5.3.6  儀錶盤信息界面設計
    5.3.7  實證研究與討論
參考文獻

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