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[摘 要] 教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面推進(jìn)和人工智能在教育中的廣泛應(yīng)用,為破解個性化學(xué)習(xí)難題提供了切實可行的途徑,數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)已成為教育高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。然而,當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)普遍存在著學(xué)習(xí)行為感知與狀態(tài)評價精度不高、學(xué)習(xí)特征挖掘不準(zhǔn)、學(xué)習(xí)規(guī)律挖掘不全、學(xué)習(xí)問題溯源不深、學(xué)習(xí)干預(yù)精度不佳等瓶頸性難題。(剩余14421字)
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數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí):實然問題、應(yīng)然邏輯與實現(xiàn)路徑
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