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摘要
随着教育数字化的快速发展,培养高科技人才,提升全民科学素养成为国家
重大战略之一,提高科学素养水平成为了确保科学教育质量、促进科技创新及引
导社会发展的核心。科学素养测评不仅能够客观地评估个体和群体对科学概念的
理解、科学思维的能力以及应用科学知识解决问题的能力,而且在指导科学教育
的改进与发展方面发挥着至关重要的作用。通过精确的测评,可以明确科学教育
的当前状态,识别教学过程中的不足和差距,为制定针对性更强、效果更佳的教
学策略和改进措施提供科学依据。
随着信息技术快速发展,科学素养的测评方式和手段也随之演变。其中,基
于认知诊断的科学素养测评逐步受到教育研究者的关注,旨在通过深入分析学生
学习过程和结果,诊断科学知识和技能的强弱点,有效提高了教学的针对性和学
生的个性化学习效果。认知诊断的建模技术逐步由人工设计的概率函数向自动学
习的神经网络方法发展。神经认知诊断的提出大幅度提升了处理和分析大量数据
的能力,增强了模型学习复杂模式和关系的能力,进一步提高了诊断的准确性和
效率。基于神经认知诊断的科学素养测评在现代教育中的应用显得尤为重要,不
仅为教师提供了有效的工具来诊断和改进教学方法,也为学生提供了个性化的学
习路径。
然而,目前对科学素养认知诊断方法的研究仍存在一定的挑战:(1)传统的
认知诊断侧重于分析结果性数据,如考试成绩,而忽视了数据,比如学生解题的
过程、思考方式和策略选择等。交互行为数据能提供更深入的洞察,帮助理解学
生的学习方式和认知发展;(2)学生的学习表现受多种情境因素的影响,包括家
庭环境、社会经济状态、先前知识和经验等。当前的诊断方法往往忽略情境因素,
导致无法全面理解学生的能力和需要。为了应对挑战,我们将研究基于神经认知
诊断的科学素养测评方法,用以处理交互行为、情境信息等高维特征的学习数据,
以更好的利用认知诊断技术测评学生的科学素养水平,本文的主要研究内容如下:
(1)提出一种基于神经认知诊断的科学素养测评框架。该框架从科学素养测
评框架角度出发,强调学生作答行为数据和情境信息的重要作用,利用深度学习
等技术提取学生交互行为特征和情境特征,并将这些属性特征充分融入到认知诊
断模型当中,扩展学生科学素养测评方式,提升当前针对学生科学素养诊断的准
确性和有效性。
2
()提出一种基于交互行为的认知诊断测评科学素养方法。针对认知诊断中
I
忽视学生作答过程中产生的动态数据问题,我们基于神经网络建模反应时间、鼠
标点击等交互行为数据,设计一个基于交互行为的认知诊断测评方法用来测评学
习者的科学素养,将学生的交互过程拆分为若干步骤,定义学生在每个步骤上独
立的交互行为数据,在此基础上集成真实的反应时间和鼠标点击数据,形成全新
的交互行为特征。然后,将交互行为特征与学生特征、试题特征相结合,共同融
入到认知诊断模型中,以实现更精确的学习诊断和分析。
(3)提出一种基于情境增强的认知诊断测评科学素养方法。该方法关注学生
情境信息对科学素养诊断的影响,其核心在于利用学生的信息技术参与程度作为
情境数据来优化认知诊断过程。此方法从多维数据入手,通过聚类分析方法,根
据学生信息技术相关情境数据间的内在联系将学生分组并标记,以识别学生群体
模式和趋势。最后,将分组结果被作为情境特征,整合进第四章的模型中,增强
其准确度和有效性。
本研究融合交互行为数据和学生情境信息,综合考虑学生的解题行为和个人
特征,创新了科学素养认知诊断方法,提高了认知诊断的准确性和全面性。研究
通过在真实世界数据集上进行的对比和可视化实验,证明了本文所提方法的有效
性和可解释性。本文的研究不仅提高了对学生科学素养的理解和评估质量,也为
个性化教育提供了有力支持,展现了其在理论和实践层面的重要价值。
关键词:认知诊断;科学素养测评;交互行为;情境信息;深度学习
II
Abstract
Withtherapiddevelopmentofdigitaleducation,cultivatinghigh-techtalentand
promotingscientificliteracyamo
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