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刘智: 作品数：83 被引量：483H指数：15; 供职机构：华中师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：文化科学自动化与计算机技术哲学宗教医药卫生更多>>

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一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法: 本发明涉及计算机技术自然语言处理领域的文本挖掘技术，提供一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，包括：采集在线学习社区中学习者生成的多维度行为和文本信息；融合领域知识命名实体词和学习情绪词进行文本分词；基于时序‑情绪‑主...; 杨宗凯刘三女牙刘智刘石奇粟柱赵亮; 文献传递

高校SPOC讨论区的学习者话题演化分析研究被引量：8: 2020年; SPOC讨论区中学习者讨论的话题具有时间转移、周期生存等特性,自动化地探索学习者话题演化分析已引起研究学者的广泛关注。以我国某高校云课堂平台中学习者发布的讨论帖为研究对象,首先基于文档时间信息统计学习者在同一学期不同时间单元内的发帖数量,其次在LDA话题模型的基础上,引入时间参数构建DTI-LDA(Deterministic Time Information-LDA)模型,最后分别采用先/后时间离散的分析方法,动态地追踪学习者关注话题的强度和语义内容的演化脉络。研究结果表明,学习者在讨论区中发帖的数量呈先缓慢上升后急剧下降趋势,并且学习者关注话题的强度及内容随时间呈现一定的演化规律。此外,可视化演化结果有助于教师整体把控学习者关注话题的发展轨迹,从而为实施有效的干预措施提供教学决策支持。; 彭晛王伟何珍珍杨重阳刘智; 关键词：LDA

量化学习：数字化学习发展前瞻被引量：41: 2016年; 量化学习的前提是建构数据化认知,核心是提供个性化学习服务,目标是构筑新的学习方式。量化学习实践过程是由数据、学习者、其他利益相关方和学习服务连接而成的具有适应性反馈的闭环系统。量化学习以信息技术与教育的深度融合、技术的进步和产业的发展以及教育教学理论的创新为驱动。量化学习可推动构建面向新时代需求的教育新形态,助力形成"学生中心化"教育服务理念,促进落实适应个性发展的教育改革创新。量化学习在个性化学习诊断、学习路径规划、个性化学习推荐、学习状态可视化及学习干预等应用领域展现出广阔的发展前景。; 刘三李卿孙建文刘智; 关键词：个性化学习

一种视频知识点抽取方法及装置: 本发明提供了一种视频知识点抽取方法及装置，属于自然语言处理技术和教育数据挖掘相结合的领域，方法包括：将字幕顺次输入至BERT模型进行编码生成语义向量；计算任意两个语义向量之间的余弦相似度，与字幕索引构建成语义相似度表；将...; 杨宗凯刘智刘三女牙陈浩彭晛戴志诚; 文献传递

一种学习者在线交流信息分析方法及系统: 本发明提供一种学习者在线交流信息分析方法及系统，包括：确定学习者在学习交流互动过程中生成的多维度话语文本信息；将多维度话语文本信息输入到训练优化后的时序主题模型，以基于多维度话语文本信息分析得到对应的学习者特征信息；时序...; 彭晛张政刘智刘三女牙戴志诚刘石奇秦梓雯李淑芳

基于RepSurf特征和信息交互的部分重叠点云配准方法: 本发明属于计算机技术领域，涉及基于RepSurf特征和信息交互的部分重叠点云配准方法，包括：提取RepSurf局部表面特征对点云进行表示；得到伞形RepSurf特征；构造图神经网络模型，得到拓扑特征；将三角形RepSur...; 陈加王志远任俊庭庞世燕董石刘智徐家臻王轩罗恒肖克江杨玉芹

一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法: 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于在线教育平台数据的课程推荐方法，利用embedding技术以及图神经网络模型，基于学生基础信息以及学生在学习过程中产生的历史数据，考虑了不同学生之间的交互数据的影响，全面发挥数据的价...; 杨宗凯刘智刘三女牙粟柱张格

一种基于金字塔深度卷积的图像对协同分割方法、系统及电子设备: 本发明公开了一种基于金字塔深度卷积的图像对协同分割方法、系统及电子设备，包括：S1:采集图像对，对图像对进行预处理并统一尺寸；S2:将图像对输入到孪生编码器中进行高级语义特征提取，获取高级语义特征映射；S3:对高级语义特...; 陈加袁科卫阳钰庞世燕董石田元刘智罗恒肖克江蔡欣芷陈迪童名文左明章

突破单维局限:多层网络分析框架下的学习者交互解构: 2025年; 学习者交互是在线学习中学习者协作知识构建的发生基础和形成过程,对其开展分析有助于理解在线学习发生方式及成效,但传统社会网络分析难以综合解析学习者交互中更多维度或方面的信息。多层网络分析能够有效应对该不足,为学习者交互分析提供新方法。多层网络分析旨在研究由多个层次构成的复杂网络系统,以及不同层次系统之间的相互作用和依赖关系,可提供关于多层网络数据的个体、群体和总体水平的表征。与社会网络分析相比,多层网络分析具备驱动多维数据全面采集、综合分析和优质解读三大优势。展望未来,多层网络分析在学习者交互研究中的应用方向包括识别有影响力的节点或连边、量化局部水平的网络关系以及开展多时序联合建模,以驱动理解学习者个体作用、捕捉群体结构动态和探析总体演变过程。; 柴唤友胡天慧粟柱郭方琪刘智; 关键词：在线教育社会网络分析复杂网络

SPOC论坛中学习者兴趣主题建模及其与学习成效的关系研究被引量：14: 2019年; 小规模限制性在线课程(Small Private Online Course,SPOC)论坛作为高校师生互动交流的重要场所,其产生的对话文本为教师了解学习者兴趣、实现智能化和个性化教学带来契机。研究提出了一种基于情感-主题时序建模的学习者兴趣主题检测与追踪方法,用于发现SPOC论坛中学习者兴趣主题与教学内容的相关性以及对学习成效的影响。研究结果表明:(1)与教学内容相关的兴趣主题对学习成效具有显著的正面效应,而娱乐灌水类兴趣主题对学习成效具有显著的负面效应;(2)在学期初期和末期,学习者兴趣主题与教学内容的语义相关度会显著上升,而中期则显著下降,即中期的"分心"现象最严重;(3)高成效组最先发起并参与了与教学内容相关的兴趣主题讨论,而低成效组的参与则较为滞后,且更倾向于表述与教学内容无关的内容。最后,通过对兴趣主题与学习成效的关系、兴趣主题对学习成效的影响以及不同成效群体在兴趣主题上的差异性与可预测性进行讨论,研究为互动教学中的精准学习干预以及智能导学方法的设计提供了相关建议。; 刘智刘石奇李卿柴唤友康令云刘三女牙