文献类型：期刊文章

作　　者：赵宏[1] 刘颖[2] 李爽[1] 徐鹏飞[1] 郑勤华[1]

ZHAO Hong;LIU Ying;LI Shuang;XU Pengfei;ZHENG Qinhua(Faculty of Education,Beijing Normal University,Beijing100875,China;Peking University Elementary School,Beijing 100875,China)

机构地区：[1]北京师范大学教育学部,北京100875 [2]北京大学附属小学,北京100875

出　　处：《开放教育研究》

年　　份：2019

卷　　号：25

期　　号：5

起止页码：110-120

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：获取学习者个性特征是实现以学生为中心的精准化、个性化教学的重要前提,而学习行为是分析学习者个性特征的重要依据。本研究以参加奥鹏公共研修平台在线学习者为研究对象,基于人格特质生成学习行为偏好假设,探索利用机器学习分类算法实现在线学习行为的人格特质识别;同时基于文献构建人格特质类型与在线学习行为之间的映射关系,采用Rapid Miner数据挖掘工具探索决策树、朴素贝叶斯和支持向量机三种算法对五种人格特质的识别效果。结果发现:决策树算法对人格特质类型的识别准确率高于其他两种算法,对大五人格特质的综合识别效果最好;不同人格特质识别灵敏度不同,尽责性人格特质类型的识别灵敏度最高,神经质人格特质最低。

关 键 词：人格特质 在线学习行为 学习行为偏好  分类算法  

分 类 号：G434[教育学类]