一种基于用户行为静态建模的在线客服系统

交互式信息服务模型强调人机交互过程中对用户动态的反映,注重用户认知因素和非认知因素的结合,旨在构建支持对用户自适应的用户模型。通过提出使用模糊集的方式,对在线用户进行建模,同时描述了基于这种用户模型进行用户行为在线跟踪和用户行为预测的方法,并介绍一个系统实现构成。     

基于ELM的B站在线教学视频中用户弹幕行为分析

探究在线教学视频中用户弹幕评论行为的影响因素,可以为弹幕视频网站优化相关功能促进用户交互行为提供参考,从而改善用户在线学习体验.基于精细加工可能性模型(ELM),采用层次回归分析法,归纳在线教学视频中用户弹幕评论行为双重路径的影响因素,并抓取B站的980条英语教学视频数据,提出假设并结合数据进行验证.层次回归结果表明,在中心路径下,视频的传播效果对用户的弹幕评论行为产生显著正向影响;边缘路径中的信源吸引力和视频作者贡献度对弹幕评论行为分别产生显著正向和负向影响.研究提出了相关建议,希望为弹幕视频网站运营商理解用户交互行为、改善服务提供参考.     

临场感对在线学习者学习认知的影响——基于探究社区理论的条件过程分析

基于探究社区理论,探讨影响在线学习认知形成的各种临场感因素,构建结构关系模型,并对各临场感的结构关系进行相关、多重中介、调节分析。采用调查问卷的方式,对利用Sakai网络虚拟教学平台进行在线学习的614名大二本科生进行调查。分析结果表明:在线学习中教学行为与学习认知具有间接显著正相关,教学通过社交临场和学习者临场间接影响学习认知,自我调节学习对学习认知具有调节作用。研究揭示了在线学习中教学活动通过学习交互和自我效能对学习认知产生影响的内在机制以及自我调节学习的调节作用对学习认知形成带来的个体差异。     

高校在线课程用户学习行为研究

在互联网影响下,建设在线课程成为高校教学改革的一个重要方向。疫情的发生推动高校使用在线课程来保证教学计划的完成,但如何使在线课程更好地服务于教学还处于探索阶段。本文基于文献研究和实践观察,综合考虑高校用户在线学习行为的影响因素,以此为基础构建概念和测量模型;然后通过调研获得样本数据,检验测量模型的可靠性、概念模型的稳定性;最后分析和揭示高校用户在线学习行为的影响因素和影响程度,以期为高校科学制定在线课程、改善运行机制提供决策支持与依据。     

行为—认知—情感多层网络视角下在线学习共同体互动分析模型与应用

互动是在线学习共同体进行知识建构的关键中介,对在线学习共同体的互动关系和互动内容的整合性分析有待深入。研究基于多层网络分析构建了在线学习共同体行为—认知—情感多层互动网络模型及显性可量化的指标框架。将该模型应用于分析中学生“数字化阅读”在线课程四个班级的互动,在群体层面上,学生读写能力和教师深度支持对于群体互动有着积极正向的影响;在个体层面上,学生的投入度和受关注度同步性不高,学生在互动中行为、认知、情感投入的同步性存在差异,而行为、认知、情感层面受关注度则具有较为普遍的同步性。该模型能够对在线学习共同体行为、认知、情感互动的关系和内容进行整合性量化评价,对开发智能化的在线学习共同体互动评价工具以及为学习者在线互动提供教学支持具有启示意义。     

移动学习平台用户使用意愿影响因素研究——基于移动情境和心流体验的技术接受模型

移动计算技术与各类信息终端的进步,极大促进了基于“互联网+”的移动学习平台的发展。当前,纷繁的在线学习平台面临着用户不易接受、满意度和使用率低等诸多问题。基于信息系统技术接受和使用统一整合理论(UTUAT),结合移动情境和心流体验理论,针对当前用户群较为广泛的英语在线学习平台,通过问卷调查数据,对用户在线学习的情境和技术接受感知行为进行深入研究,构建了移动学习平台的用户使用行为模型。数据分析显示,心流体验、感知移动性和服务质量对学习用户的持续使用意愿均有显著影响,在线学习的内容质量通过心流体验对用户行为产生间接影响;感知成本因素方面,付费的移动学习平台对用户行为的影响比免费平台相对显著,但均未通过显著性检验。上述研究方法和结论,对各类移动学习平台的用户行为研究具有一定的参考价值。     

学习风格用户模型分类及其自适应策略

学习风格作为主要的认知模型,是在线学习系统中常用的用户建模依据。基于此,文章首先基于被使用频率最高的学习风格模型——Kolb模型、VARK模型、Felder-Silverman模型和FDI模型,对学习风格用户模型进行了分类,并解析了其可能提供的自适应服务;随后,文章从在线学习系统中用户建模的角度,分析了整合不同学习风格用户模型的自适应策略;最后,文章总结了影响在线学习系统自适应性能的关键问题,以更好地发挥在线学习系统的自适应性能。文章对学习风格用户模型的解读及其自适应策略的分析,将有助于在线学习系统对学习者进行更准确的描述和诊断,从而提供更适合的学习资源和学习建议。     

基于多模态数据的在线学习认知负荷评估

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,文章通过实验,采集学习者在特定在线学习环境下的多模态数据,提取人脸表情特征、眼动追踪指标特征和脑电信号特征,构建在线学习认知负荷评估模型。之后,文章对评估模型的准确性进行验证,发现在五种机器学习算法模型中,KNN模型的综合性能最佳,故将此模型作为最终的在线学习认知评估模型;同时,文章对多模态数据进行了分析,发现多模态融合方法在认知负荷评估上具有优越性。文章构建的评估模型可赋能在线学习平台实现认知负荷的实时评估,进而实现基于认知负荷的个性化学习,增强学习动机,提升学习效果,促进在线教育质量提升。     

Lambda架构下基于用户行为的机构知识库推荐系统建设研究

本文利用用户在线行为数据,构建了针对机构知识库的个性化推荐系统。具体方法为:基于大数据Lambda架构,实现系统对用户隐式和显式行为的数据采集、汇总、融合、计算功能,构建基于本体的加权向量用户兴趣离线计算模型;同时针对用户对机构知识库行为的反馈,进行实时推荐。最后得出结论:利用大数据思维和技术,构建多维度用户行为模型,对机构知识库的个性化推荐有一定实用价值。     

基于编辑距离的用户学习过程定量指标

当用户学习使用新的设备时,对设备的熟悉程度是不断深入的。在与设备的交互过程中,通过对用户模型（用户认为的设备行为）与目标模型（设备的行为模型）进行不断对比,量化两者之间的行为相似性,以此来定量化分析用户的学习过程。为了量化用户模型和目标模型之间的相似性,引入编辑距离指标,提出两个模型之间的编辑距离计算方法。实验表明,所提出的指标可以用来量化符合用户认知心理特点的学习过程。     

基于TAM的在线学习平台用户使用意愿影响因素研究

互联网技术的快速发展、移动终端的快速普及促进了在线教育的蓬勃发展。技术促进教育变革已成为大势所趋,信息化环境下利用在线学习平台辅助学习已成为变革传统教育模式的重要手段。然而,在线学习平台的使用意愿问题一直困扰着平台设计开发者和教育研究者。文章以“超星学习通”为例,基于技术接受模型(TAM)构建了在线学习平台用户使用意愿影响因素模型,该模型包含感知有用性、感知易用性、社会影响、平台功能性和平台声望五个影响因素。通过设计调研问卷,采集调研数据,对影响因素模型进行验证和分析。结果显示,社会影响、感知易用性和感知有用性对在线学习平台用户使用意愿有显著正向影响,感知易用性和平台声望对用户感知有用性有显著正向影响,平台功能性对于用户感知易用性有显著正向影响。最后,为提升在线学习平台的用户使用意愿,针对在线学习平台的完善与发展提出了相关建议。     

在线课程教学的交互形式与学生学习投入表现的关系探究

教学交互是实现在线教与学再度整合的关键,也是影响学生在线学习投入的重要因素。作为同步课堂特殊交互方式之一的视频交互亦对教学交互和学生在线学习投入的关系产生重要影响。基于30所高校15441名研究生的调查数据,通过结构方程模型与分层回归模型,围绕在线课程教学交互与学习投入的关系展开分析。结果发现,在线课程生生交互、生师交互和内容交互能分别正向预测学生的在线学习行为投入、认知投入和情感投入;生生视频交互正向调节了教学交互与行为投入、认知投入以及情感投入的关系;而生师视频交互对教学交互与在线学习投入的关系无显著影响。在未来的在线教育过程中,可通过营造社会性交互环境、丰富交互内容、关注"触发性"交互事件、保障视频交互质量等方式促进学生在线课程的学习投入。     

非理性用户模型在虚拟实验中的构建与应用

随着虚拟实验在教学中的广泛应用,如何设计合乎人自然真实状态的虚拟实验成为研究者的努力方向。传统的虚拟实验设计一般以正常的、理性的操作情况为主要对象,缺乏对学习者在非正常情景和非理性心理因素下的认知和行为特性考虑,很容易导致操作出错,增加学习者的认知负荷。因此在虚拟实验设计过程中,需将用户的非理性因素融入其中,构建非理性用户模型指导设计过程。考虑到人的非理性主要表现在认知、情绪、行动各个阶段,虚拟实验的非理性用户模型应该包括认知模型、行动模型、出错模型和环境模型四个子模型。基于非理性用户模型,虚拟实验设计应注意满足学习者的视觉意向性,合理布局界面容量及结构,优化交互设计,重视虚拟实验系统的出错预防及矫正功能,提高虚拟实验的智能性。     

基于认知的金融在线教学交互设计探究

互联网金融模式的快速发展,降低了用户进入金融市场的门槛。但由于用户普遍缺乏相应的投资理念及方法,因此灵活地在线教学形式可以帮助用户进行系统学习。而日益丰富的在线教学交互体验,在无形中增加了用户的认知成本。针对这种情况,对金融在线教学交互设计进行探究。基于互联网金融模式,解析了金融在线教学特点。分析在线教学交互设计理论与技术现状。概述了认知心理学的涵义,讨论了认知心理学于在线教学中的应用。从内容层、结构层与表现层三方面,基于认知心理学与现有的交互工具,提出了金融在线教学的个性化、平衡化、权威化原则。最后结合对515位贵金属理财潜在用户的在线调研,得出金交所投资者教育项目的重要性,将上述理论运用至实践中,以验证理论的正确性与可用性。     

安徽省高校教师职业行为的影响因素——基于调查问卷的实证研究

高等院校教学和科研质量受到多种因素影响,教师教学和科研行为是最为关键的影响因素之一。建立高校教师职业行为影响因素模型,设计调查问卷,对安徽省高校教师进行问卷调查,采用单因素方差分析法进行实证研究。研究表明:影响教师职业行为的因素分别是行为态度、主体认知和感知行为控制;影响程度最大的是行为态度,主体认知次之,感知行为控制最小。     

平台和用户视角下在线课程持续学习影响因素研究

"互联网+"时代,在线课程平台已经成为大学生课下自学的重要平台,但在线课程也正面临着高辍学率等问题。为了研究大学生在线课程的持续学习行为,本文基于期望确认理论从平台和用户双重视角构建研究模型。通过调查问卷收集数据,利用SPSS和Smart PLS进行统计分析和假设检验。研究结果表明:学习氛围、课程质量和教学质量以及自控能力显著影响用户的持续学习行为,而期望确认通过感知有用性影响学生的持续学习行为。研究结果对于提高大学生课下在线课程持续学习行为具有重要意义。     

熟练Web用户的搜索行为:关注控制与情感控制的影响

本研究调查了作为熟练Web用户的67位本科生的认知特征与情感特征对其Web导航及搜索行为的影响。在研究中,两个标准化测验和一个调查问卷用于收集参与者的认知方式、问题解决方式以及基本资料。通过对调查对象在团体镶嵌图形测验和问题解决问卷两个标准化测试中获得的分数进行因素分析,作者抽取了2个用户因素,即关注控制和情感控制。其中,关注控制因素似乎能影响用户导航行为(如链接和后退键的使用),而情感控制因素不仅影响包括关键词搜索等搜索行为,还影响以查准率和查全率等为指标的检索绩效。     

大学生在线学习投入对学习绩效的影响研究——以西部某新建师范院校为例

以群体动力学理论为基础,以西部某新建师范院校在校本科生为研究对象,构建了在线学习投入对学习绩效的解释结构模型。研究表明:群体动力学理论的基本假设对开展在线学习行为研究具有一定的适用性和拓展性;大学生参加在线学习的内部动机越强,其情感投入、学习绩效越高;情感投入度越高,其行为投入、认知投入度越高;增强线上交互有助于强化情感投入;增强情感投入有助于强化内部动机对认知投入的影响和线上交互对行为投入的影响;增强认知投入和行为投入,有助于强化情感投入对学习绩效的影响。因此,高校应进一步规范课程引入、强化选课指导、优化学习空间,以增强大学生在线学习的内部动机,提升线上交互质量。     

在线作业的用户体验及其影响因素研究——兼论对在线作业推广应用的反思

伴随大数据、学习分析技术的发展,在线作业成为当前教育科技产品的重要形式,但是有关在线作业的用户体验研究并不多。文章采用技术接受模型来研究初中生和家长的在线作业用户体验及其影响因素,并结合相关研究中的教师用户体验进行比较分析,研究发现:易用性对学生和家长的在线作业使用无显著影响,对教师有影响;有用性是教师和家长更为关心的,而学生对此无感;社会影响和自我学习管理对学生和家长在线作业使用呈显著影响。基于此,文章对在线作业推广应用进行了反思,认为在线作业需避免成为强化应试的工具;教师要适应新的“把关人”角色;在线作业开发需更多地转向学生用户设计,以增强其学习体验。     

高校大学生MOOC持续使用行为研究——基于ECM-ISC和承诺信任理论

新型冠状病毒疫情为MOOC平台带来的机遇,但也面临如何继续留住用户的挑战。厘清高校大学生用户MOOC持续使用行为的影响因素,对MOOC平台优化服务、提升用户体验具有重要意义。本文基于ECM-ISC模型,结合考虑交互关系的承诺信任理论模型,对高校大学生MOOC持续学习行为的因素及各因素之间的关系进行了实证分析。研究结果表明:内在动机是学习者满意度的主要影响因素;信任是用户持续使用MOOC平台的重要影响因素;引入信任和承诺后的用户持续使用行为模型具有更强的解释力;信任与承诺在满意度对用户持续使用的正向影响中起到部分中介和链式中介作用。