分类: 其他 >> 综合 提交时间: 2023-10-09 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 本研究采用四类别交叉重叠结构, 探索了不同学习方式(集中、交错、随机和自主)对基于规则和信息整合类别学习的影响, 通过计算模型的数据分析方法对265名被试的学习策略进行了模型拟合。结果发现, 在基于规则和信息整合任务中, 自主学习者均能较多地使用最优策略, 自主学习的分类正确率均显著高于集中学习的分类正确率。并没有出现前人发现的规则学习的集中学习优势和信息整合学习的交错学习优势。结果表明, 自主学习存在学习效率上的优势而集中学习存在劣势, 可能是因为交叉重叠类别结构对自主学习的影响相对少于对集中学习的影响。
分类: 心理学 >> 应用心理学 提交时间: 2023-05-30
摘要: 本研究采用四类别交叉重叠结构,探索了不同学习方式(集中、交错、随机和自主)对基于规则和信息整合类别学习的影响,通过计算模型的数据分析方法对265名被试的学习策略进行了模型拟合。结果发现,在基于规则和信息整合任务中,自主学习者均能较多地使用最优策略,自主学习的分类正确率均显著高于集中学习的分类正确率。并没有出现前人发现的规则学习的集中学习优势和信息整合学习的交错学习优势。结果表明,自主学习存在学习效率上的优势而集中学习存在劣势,可能是因为交叉重叠类别结构对自主学习的影响相对少于对集中学习的影响。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】利用学习树中知识点的属性和学习访问序列, 对知识点进行预测评分, 进而进行用户相似性聚类以实施协同过滤推荐, 改进传统在线学习推荐方法, 提高推荐质量。【方法】对用户所学知识点属性、知识点学习访问序列、学习频率、学习时间进行标准化处理构建学习树; 基于学习树, 对树中知识点进行预测评分; 基于预测评分和知识点属性、知识点学习序列分别利用Pearson 相似性和余弦相似性进行用户相似性计算, 利用K均值聚类方法进行相似用户聚类, 进而利用协同过滤推荐方法进行在线学习推荐。【结果】通过F-measure 指标进行实验评价, 结果表明该方法与传统在线学习协同过滤推荐方法相比, F-measure 指标超过奇异值分解协同过滤8.22%, 超过平均分预测协同过滤3.75%。【局限】仅基于某在线学习平台的52 456 条学生的学习记录和日志进行建模和测试, 未在其他数据集上进一步检验。【结论】解决了依赖用户评分进行协同过滤推荐的缺陷, 同时考虑了用户兴趣迁移对推荐准确率的影响, 对在线学习冷启动与可扩展性问题的解决具有较好的指导意义。
分类: 其他 >> 综合 提交时间: 2023-10-09 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要: 动作化学习(learning by enacting)是一种在学习时执行与任务相关的身体动作或操作的学习方式, 而一种典型的动作化学习就是操作教学模型。综述已有研究发现, 目前有两方面的理论去解释动作化学习: 其中具身认知理论和生成学习理论支持动作化对学习的促进作用; 而认知负荷理论为动作化学习的干扰作用提供了解释。通过汇总以往实证研究得出如下结论: 在学习结果上, 动作化学习促进学习结果具有中等效应, 即动作化学习提升了学习者的保持成绩和迁移成绩。实物动作化学习与虚拟动作化学习在保持成绩与迁移成绩上没有差异。在主观体验方面, 动作化学习促进学习兴趣具有小的促进效应。实物动作化学习比虚拟动作化学习更能提高学习信心和学习兴趣, 但在认知负荷上两种动作化学习差异比较微弱。未来研究需要在优化动作化学习、确定影响因
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]信息搜索不仅是信息获取过程,还可以被视为用户的自我学习过程。在学习型搜索情境下,探究搜索过程中的笔记记录这一信息使用行为对学习产出的影响,同时关注用户的笔记记录行为特征以及搜索情境对笔记记录行为的影响。[方法/过程]使用实验法收集数据,采用编码分析、描述性统计和聚类分析对笔记记录特征进行剖析,运用差异性检验对笔记记录与搜索情境、学习产出的关联进行分析。[结果/结论]识别出三种笔记记录模式: "粗略采集-线性结构型" "精细采集-线性结构型"和"自由结构型"。其中,拥有更多先验知识的用户倾向于采取"粗略采集-线性结构型"的记录模式,但这种模式可能会导致更差的学习效率。研究结论有助于丰富"搜索即学习"相关研究中对信息使用行为的有限探索,启发各类信息搜索系统从支持用户自我学习的角度进行设计和优化。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间: 2024-01-08
摘要: 随着传感器和网络技术的飞速发展,大量历史时间序列数据出现,高效准确地进行时间序列预测越来越重要。近年来,将深度学习的思想和技术运用到时间序列预测任务中的方法发展迅速,并取得了许多成果。本文分析了时间序列预测方法的国内外研究现状,论述了时间序列预测所涉及的相关理论,归纳总结了该任务所运用的传统方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法,重点对比分析了基于深度学习的各方法的优缺点,并由此对基于深度学习的时间序列预测方法进行了展望。
分类: 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间: 2024-01-04
摘要: 通过对几篇论文的详细阅读与理解,我完成了本篇综述论文的撰写,并对图神经网络GNN及其部分变体,包括图卷积网络GCN、图采样神经网络GraphSAGE、注意力图神经网络GAT、图循环网络GGNN和图循环神经网络HGNN模型的基本概念、核心结构和应用领域进行了深入分析与全面研究,总结了这些论文作者的研究方法和他们研发的模型所实现的功能及应用,并给出了自己对于GNN未来的发展与研究方向的理解。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要: 教师的眼神注视是在视频学习中重要但易被忽视的元素。以往理论存在两种对立的观点:其中准社会交往理论和社会代理理论支持教师的眼神注视促进学习; 而基于多媒体学习认知理论与认知负荷理论认为教师的眼神注视会阻碍学习效果。通过汇总以往实证研究得出如下结论:首先, 教师的眼神注视对学习效果具有小的促进效应, 即教师的眼神注视能够促进学习者的保持成绩(d保持 = 0.41)和迁移成绩(d迁移 = 0.39); 其次, 在主观体验上, 教师的眼神注视对准社会交往也具有小的促进效应(d准社会交往 = 0.35), 而教师的眼神注视对认知负荷影响十分微弱(d认知负荷 = -0.02); 最后, 在对学习材料的注意加工上, 教师的眼神注视总体上影响比较微弱(d注视时间 = 0.06, d首次注视时间 = -0.15)。未来研究需要对不同注视类型、先前知识经验、学习材料性质以及认知神经方法进一步探究。
分类: 心理学 >> 教育心理学 提交时间: 2021-01-06
摘要: [目的] 为探究不同类型的古诗插图对初中生古诗学习效果和学习感受的影响。[方法] 实验1使用“写实”插图,采用 2古诗难度(高难度、低难度) × 3有无插图(无插图、无关插图、相关插图)的混合实验设计。实验2使用 “写意”插图,采用与实验1相同的实验设计。[结果] 当古诗难度较低时,无论有无插图,学生都可以达到“诗意理解”层次,但高相关插图会促进学生的“情感加工”和“意境生成”(深)层次学习;当古诗难度较高时,高相关插图只能促进学生的“诗意理解”(浅)层次;高相关“写意”插图提高学习动机和学习满意度。[局限]古诗学习材料单一。[结论] 该研究首次发现不同类型的古诗插图对初中生古诗学习效果和学习感受的影响,为古诗学习的理论建构提供了实证研究基础。
分类: 心理学 >> 实验心理学 分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2020-12-23
摘要: 传统的序列学习研究,采用按键作为反应方式,一方面容易混淆几种不同类型的序列学习;另一方面不适用于儿童和病人等人群。眼动记录法可以很好地解决这些问题,为序列学习提供预期眼跳率、眼跳反应时、预期指数和眨眼频率眼动指标。目前眼动记录法广泛应用于序列学习表征、序列学习与注意关系以及序列学习的发展与临床等研究领域,未来研究应进一步探索新的眼动指标,将眼动记录法更广泛应用于内隐学习研究中。
分类: 计算机科学 >> 计算机体系结构 提交时间: 2024-01-03
摘要: 无
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要: [ 目的 / 意义 ] 在信息科技不断发展的背景下,需要反思传统的教学方法和学习模式,以符 合新环境的需求。本文分析了知识环境和知识管理的演进,讨论了网络化学习的内涵,及其与开放创新 的关系。[ 方法 / 过程 ] 通过经典文献的回顾和案例分析,介绍知识管理的演进、网络化学习以及开放创 新的要点,以及它们应如何在企业、大学等组织团体中实施。[ 结果 / 结论 ] 网络化学习通过网络连接了 人与信息,cMOOC 体现了网络化学习的要求,并且与开放创新的目的相一致。未来的教育、学习与知 识管理活动需要去更好地契合知识的动态特性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 分类: 力学 >> 振动与波 提交时间: 2023-06-15
摘要: 本文基于膨胀残差卷积宽度网络提出一种模态分析的策略。在模态分析中,大规模结构或复杂系统的振动分析通常需要处理大量的数据和复杂的计算。采用膨胀残差卷积宽度架构可以降低网络的参数量和计算复杂度,减轻计算负担,提高分析的效率。膨胀残差卷积宽度网络应用于模态分析任务能够提升振动特征的提取能力、改善模态识别的准确性、增强结构损伤检测的敏感性,并且具有较高的计算效率和参数效率。实验结果表明,我们的模型在模态分析预测的回归任务中取得了优异的成绩。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要: 近年来,情感代理如何影响学习受到了研究者们的高度重视。情感代理是可以通过面部表情、声音、肢体动作和言语信息等影响学习者情感体验的教学代理。以往研究主要关注两种类型的情感代理:表达型情感代理和移情型情感代理。表达型情感代理是仅通过自身的情绪表达(如:使用微笑的面部表情和热情的声音)以影响学习者情绪体验的代理。移情型情感代理则是能根据学习者的学习表现或情绪状态给予情感反馈(如;点头、鼓励和共情)的代理,其目的是为了调节学习者的情绪、激励其继续努力。虽然不同的研究者对情感代理的具体操作有所不同,但无论哪种类型的情感代理均是为了增加学习者的积极情绪,提高内部动机,最终促进学习。关于情感代理的潜在作用,研究者基于不同的理论观点给出了不同的解释。情绪感染理论认为一个人的情绪状态容易受到另一个人情绪表达的影响,因此界面代理的情绪会直接影响学习者的情绪和动机。情绪反应理论认为如果教师的言语和非言语线索诱发了积极的情绪,学习者就会产生趋近学习的行为(例如,制定相应的学习计划)。多媒体学习认知情感理论强调了学习过程中情感和动机的重要性。基于多媒体学习认知情感理论,情感代理能唤起学习者的积极情绪,增加学习动机,进而提高学习成绩。而认知负荷理论和干扰理论却认为情感代理丰富的面部表情和手势动作可能会增加学习者的外部认知负荷,吸引学习者的注意力,减少对关键信息的注意,因此干扰学习效果。在上述理论的指导下,研究者们对情感代理的效果进行了探究,结果发现,情感代理可以有效地唤起学习者的积极情绪(d积极情绪= 0.45),提高学习动机(d内部动机= 0.52)。但不一定能影响认知负荷(d内部认知负荷 = -0.01;d外部认知负荷 = 0.09;d相关认知负荷 = 0.08),并且在学习效果上的作用也比较微弱(d保持 = 0.18;d理解 = 0.32;d迁移 = 0.14;d联合 = 0.32)。情感代理在学习效果上的作用不稳健的原因可能是受到了潜在调节因素的影响。例如,学习者的个体特征(如,工作记忆能力和年级水平)、情感代理的类型、任务特征和测验时间等。总之,尽管目前关于情感代理的研究结果存在不一致,但整体而言,在积极情感代理条件下,学习者更加快乐,更有动力。因此,在教育实践中,教学设计者可以考虑为学习者呈现一个积极的教学代理以帮助他们更加快乐地学习。未来关于情感代理的研究需要继续关注情感代理的操纵和评定方法;探究影响情感代理效果的边界条件;考察情感代理影响学习背后的神经机制;提高情感代理研究的生态效度等。
分类: 心理学 >> 教育心理学 提交时间: 2022-01-27
摘要: 近年来, 情感代理如何影响学习受到了研究者们的高度重视。 情感代理是一种能够通过言语、面部表情和肢体动作等多种方式激发学习者情感体验的教学代理。 已有大多数研究发现情感代理能够有效地唤起学习者的积极情绪(d 积极情绪 = 0.45),提高内部动机(d 内部动机 = 0.52),但对学习效果的促进作用较为微弱(d 保持 =0.18, d 理解 =0.32, d 迁移 = 0.14, d 联合 = 0.32)。研究者们从情绪感染理论、情绪反应理论、 多媒体学习认知情感理论、 认知负荷理论以及干扰理论等不同的角度对情感代理的效果进行了解释。 未来研究仍需要从实验操纵、 边界条件、 内部机制等方面进一步考察情感代理的作用。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 智能交通系统(ITS)的目标是从根本上解决道路安全、车辆拥挤、环境污染等对城市造成的影响,交叉路口是道路和车辆的交汇处,也是交通拥堵现象最严重的地方。针对路口交通拥堵现象,结合雾计算和强化学习理论,提出了一种FRTL(fog reinforcement traffic light)交通灯控制模型,该模型根据实时的交通流信息进行交通灯智能协同控制。雾节点将收集到的实时交通流信息上传到雾服务器,雾服务器在雾平台实现信息共享,雾平台结合处理后的共享数据和Q学习制定交通灯控制算法。算法利用检测到的实时交通数据计算出合适的交通灯配时方案,最终应用到交通灯上。仿真结果表明,与传统的分时段控制方式和主干道控制方式(ATL)相比,FRTL控制方法提高了路口的吞吐量,减少了车辆平均等待时间,达到了合理调控红绿灯时间、缓解交通拥堵的目标。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-07-23 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 图像风格迁移是一种用不同风格渲染图像语义内容的图像处理方法。随着深度学习的兴起,图像风格迁移获得了进一步的发展,并取得了一系列突破性的研究成果。其出色的风格迁移能力引起了学术界和工业界的广泛关注,具有重要的研究价值。为推进基于深度学习的图像风格迁移的技术研究,对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。首先回顾了非参数的图像风格迁移,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理和方法,分析了图像风格迁移在相关领域中的应用前景,最后总结了基于深度学习的图像风格迁移目前存在的问题与未来的研究方向。
分类: 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间: 2024-01-07
摘要: 该中文命名实体识别项目的目标主要包括以下两个方面。首先是实现高精度的中文命名实体识别,通过对中文文本进行深度学习,提高中文实体识别的准确率,减少误识别和漏识别的现象。其次是实现标准化流程建立,形成一套标准化的中文命名实体识别流程,包括数据预处理、模型训练、实体识别等,为后续研究提供基础。代码提交在了GitHub,网址为https://github.com/Blue88888/DL_CNER。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要: [ 目的 / 意义 ] 知识经济时代,对企业知识进行有效管理至关重要,实践社区作为一种重要的知 识管理工具而受到广泛重视,对基于实践社区的知识管理研究进行述评及展望,能够为知识管理研究与实 践提供参考和依据。[ 方法 / 过程 ] 利用 CiteSpace 软件对实践社区研究文献进行主题词共现分析,并对其 核心研究文献进行内容分析,揭示基于实践社区的知识管理的研究现状和未来发展趋势。[ 结果 / 结论 ] 实践社区源于知识经济时代对企业知识管理、情境学习和基于实践的学习等方面的需求。利用实践社区促 进企业知识管理,能够提高企业创新能力、反应能力、核心竞争力和工作效率。充分发挥实践社区知识管 理的效能,需要同时考虑组织、社区和个体等三个层面的因素。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-08-25
摘要: 未来学习中心是我国提升教育质量、跻身世界前列的重要举措和战略创新。但其理论研究与实践探索皆处于起步阶段。因此,为进一步明晰未来学习中心的概念内涵,本文对联系密切的图书馆学习中心、高校学习中心、未来学校学习中心和未来学习中心进行理论溯源,阐释了四者间密切的学理渊源和融合并生的实践步伐,并从发展进程、主导机构、面向的教育阶段、与图书馆的关系四方面入手进行差异分析。