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小學生會在討論區為同儕糾錯 台師大分析:測驗成績較佳

「教育部第三期教育大數據微學程啟動會議」日前在台師大登場,計畫匯集14所大學與22縣市政府數位學習辦公室,推動教育大數據應用。圖/台師大提供
「教育部第三期教育大數據微學程啟動會議」日前在台師大登場,計畫匯集14所大學與22縣市政府數位學習辦公室,推動教育大數據應用。圖/台師大提供

「教育部第三期教育大數據微學程啟動會議」日前在台師大登場,計畫匯集14所大學與22縣市政府數位學習辦公室,推動教育大數據應用。教育大數據微學程分項辦公室主持人許庭嘉展示,與縣市教育局進行「酷課雲」學習平台數據分析,分析疫情期間7768名小學生討論區發言,發現能為同儕糾錯的學生,線上測驗成績顯著較佳。

台師大科技應用與人力資源發展學系教授許庭嘉擔任教育大數據微學程分項辦公室主持人,並由教育部中小學數位學習精進方案專案辦公室執行秘書、台中教大校長郭伯臣校長,以及副執行秘書李政軒協力推動。

許庭嘉表示,該計畫以14所大學作為核心執行單位,推動AI與大數據結合教育人才培育,引導學生進行教育大數據分析實務專題。透過協助縣市教育局挖掘中小學相關數據,也與數位學習平台產業合作分析中、小學生的學習數據,並提供適性化學習。

許庭嘉示範,與縣市教育局合作進行「酷課雲」學習平台的數據分析,聚焦疫情期間學生的學習行為。在台北市教育局監督下,許庭嘉指導碩士生吳宇凡分析7768名小學生在討論區的發言,發現高頻或正面情緒的發言,可促進行為參與(Behavioral Engagement)及社交參與(Social Engagement),但對提升學習成效並不顯著。

團隊也進一步利用深度神經網路分類發言內容,研究發現,專注於糾正同儕錯誤的學生,其線上測驗成績顯著較佳,代表發言者具批判思考能力,能辨識並指出錯誤,具備高水平的認知參與(Cognitive Engagement)。

此外,許庭嘉指導碩士生劉櫂弘則利用酷課雲小學英語科教學影片的觀看紀錄,結合前綴投影發掘序列模式與卡爾曼濾波技術。研究發現,偏好結合快轉、播放與重播操作的學生,可展現重點複習及學習調整的後設認知,測驗成績較佳;而僅以持續播放單一行為的學生,多屬低分組。

郭伯臣說,透過教育大數據,不僅能提升師生數據分析與實證教育研究能力,也鼓勵與各縣市教育局及數位學習相關產業合作,為學生提供操作真實數據的機會,進一步分析中小學教育現場。

小學生 教育局 辦公室

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