基于数据挖掘的在线学业拖延精准识别及干预实证研究

胡琼; 姜强; 赵蔚

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学业拖延是一种回避性适应行为,会给拖延者带来压力和焦虑情绪,及早发现拖延行为并进行干预对学生顺利完成学业尤为重要。目前针对学业拖延识别主要采用主观性量表,容易导致测评结果出现偏差。本研究使用教育数据挖掘技术设计在线学业拖延识别方法,对学生学业拖延倾向进行客观判断,并结合神经网络、决策树等算法验证了该识别方法划分学生拖延倾向的精准性。基于时间决策模型,采用学习分析仪表盘自我调节和即时通讯软件教师消息提醒的方法对存在强、弱拖延倾向学生实施教学干预。实验表明,研究成果实现了及早、精准地发现存在学业拖延倾向的学生,个性化干预能够有效引导学生,减缓或控制学生的拖延倾向,规避学业风险。

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来源
《现代远距离教育》 |2022年第3期|46-54|共9页
作者
胡琼; 姜强; 赵蔚;
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作者单位

东北师范大学信息科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机化教学;
关键词
学业拖延; 教育数据挖掘; 拖延行为识别; 干预;

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