典型文献
面向在线异步交互文本的情感—认知自动化分析模型研究——以大规模教师在线培训为例
文献摘要：
在线异步交互是大规模在线教育的一种重要交互方式,对学习体验和学习效果有较大影响.为深度挖掘教师学习者在线异步交互过程中的情感状态和认知水平,文章首先构建了面向在线异步交互文本的情感—认知自动化分析模型及其自动化分析流程,之后将模型应用于大规模教师在线培训课程,通过采集异步交互数据作为训练数据,从不同机器学习算法中选取最优算法,同时融合情感—认知词典进行算法模型训练,构建了面向具体应用场景的情感—认知算法模型.最后,文章得出研究结论:机器学习算法中支持向量机的文本自动化分析效果最好,融合词典与机器学习的方法能更好地提升算法模型的准确率,采用网格搜索进行参数优化可以进一步提升算法模型的效果.文章的研究为在线异步交互文本的自动化分析提供了研究思路和技术支持,有利于深度挖掘教师学习者隐藏在交互文本中的情感状态和认知水平,为自动反馈提供依据,对于优化异步交互学习过程具有重要意义.
文献关键词：
在线异步交互;情感状态;认知水平;机器学习;教师学习者
中图分类号：
作者姓名：
马宁;张燕玲;杜蕾;王琦
作者机构：
北京师范大学教育学部教育技术学院,北京 100875;北京师范大学未来教育高精尖创新中心,北京 100875;深圳大学附属教育集团实验小学,广东深圳 518061;深圳市龙华区松和小学,广东深圳 518109;北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室,北京 100089
文献出处：
引用格式：
[1]马宁;张燕玲;杜蕾;王琦-.面向在线异步交互文本的情感—认知自动化分析模型研究——以大规模教师在线培训为例)[J].现代教育技术,2022(05):83-92
A类：
在线异步交互,在线培训课程
B类：
互文,自动化分析,在线教育,交互方式,学习体验,深度挖掘,教师学习者,情感状态,认知水平,模型应用,交互数据,训练数据,机器学习算法,最优算法,词典,算法模型,模型训练,中支,网格搜索,交互学习,学习过程
AB值：
0.183326
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