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內容簡介: |
《大语言模型驱动的自我调节学习》深入探讨了大语言模型在自我调节学习中的应用与实践,*先概述了大语言模型变革教育的现实图景,展示了人工智能在教育领域的应用场景与实际经验,并详细剖析了大语言模型与自我调节学习的紧密关联;其次探讨了基于大语言模型的学习状态分析,如学生情感分析、注意力分析、学习过程行为检测、课堂参与度、学习者知识状态预测等;再次论述了基于大语言模型和个性化**技术的学习路径规划与学习行为指导等,揭示了现代技术在教育评估中的巨大潜力;*后展望了大语言模型与自我调节学习深度融合的未来发展趋势,为教育智能化发展提供了重要参考。
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目錄:
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目录前言第一部分 研究理论概述第一章 大语言模型变革教育的现实图景 3第一节 人工智能赋能教育的应用场景 3第二节 人工智能赋能教育的国际经验 11第三节 我国人工智能赋能教育发展路径 19第四节 人工智能赋能教育小结 26参考文献 26第二章 大语言模型下的自我调节学习研究与实践 29第一节 自主学习策略驱动自我调节学习的现实问题 29第二节 大语言模型支撑自我调节学习的发展 35第三节 跨模态感知支撑的自我调节学习相关技术 42参考文献 57第二部分 学习状态研究第三章 基于面部表情识别的学生情感分析 61第一节 面部表情识别支撑的学生情感分析相关研究 61第二节 面部表情识别相关知识 70第三节 面向学习者情感分析的面部表情识别模型 75第四节 自我调节学习下的学习者情感分析实践 83参考文献 87第四章 融入视线追踪的学习注意力识别方法 91第一节 面向学生注意力的视线追踪研究回顾 91第二节 视线追踪相关技术知识 95第三节 细粒度视线追踪网络模型构建 100第四节 视线追踪下的学习注意力评估 108第五节 学生注意力分析应用展望 115参考文献 116第五章 基于学生姿态的学习过程行为检测 119第一节 学生行为姿态检测国内外研究概况 119第二节 反映学习行为过程的人体姿态估计相关技术 121第三节 学习行为姿态估计模型构建 126第四节 基于姿态感知的学习过程行为识别及应用 135第五节 学习过程行为检测展望 139参考文献 140第六章 基于头部姿态的学生参与反馈分析 143第一节 学生参与度及头部姿态研究纵览 143第二节 课堂环境学习者头部姿态估计相关知识 146第三节 面向自我调节学习的头部姿态估计网络模型 154第四节 头部姿态估计在学生参与反馈中的实践创新 159第五节 学生课堂参与反馈展望 166参考文献 166第七章 基于知识追踪的学习者知识状态预测 169第一节 知识追踪的定义及内涵 169第二节 融合题目复杂性和学习者能力表示的知识追踪方法 177第三节 知识状态预测展望 184参考文献 185第三部分 规划指导研究第八章 基于大语言模型的学习路径规划 191第一节 知识图谱支持下学习路径规划研究综述 191第二节 知识图谱基础知识 197第三节 大语言模型支撑的学习路径规划模型构建 204第四节 学习路径规划展望 213参考文献 214第九章 基于个性化**技术的学习行为指导 217第一节 教育**系统的学习行为指导研究概况 217第二节 个性化**相关技术 220第三节 学习行为自适应**技术 228参考文献 236第四部分 研究总结展望第十章 大语言模型助推自我调节学习的未来发展 243第一节 科学理论的变革:从自主调节到人工智能赋能的协同学习 243第二节 大语言模型支持自我调节学习环境中的学习诊断与分析 245第三节 学习行为的重塑:大语言模型推动自我调节学习能力提高 248第四节 未来研究趋势:大语言模型与自我调节学习深度融合 249参考文献 251后记 253
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