我国自适应学习研究热点及发展趋势——基于共词分析的可视化研究

• 作者: 张攀峰 张笑梅
• 来源期刊: 中小学电教:综合
• 学科: 教育
• 关键词: 自适应学习 个性化 UCINET 社会网络分析
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: G434

摘要

自适应学习技术是人工智能在教育领域的重要应用,旨在对学习者进行个性化学习服务支持。研究通过对关键词进行共词矩阵分析,并利用UCINET的社会网络分析,来掌握我国自适应学习研究热点及发展趋势。将近10年来国内自适应学习研究方向划分为学习方式创新研究、模型构建研究以及教学应用实践研究。未来发展领域主要在基于学习者特征分析的智能学习环境构建和注重学习者交互式学习体验研究。基于此对我国自适应学习进行系统的梳理来为今后的研究提供新的思路,推进个性化学习发展。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张攀峰	河北师范大学教育学院	56	74	4.0	7.0
2	张笑梅	河北师范大学教育学院	4	1	1.0	1.0