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作者：李彤彤;李国涛;刘金佑;马梦纯;边雨迎;周彦丽;郭栩宁;
单位：天津师范大学教育学部教育技术系;天津师范大学教育学部;吕梁市水西小学校;北海市卫生学校;
摘要：如何有效评价并提升交互深度是提高在线讨论效果的关键。然而，当前缺乏有关交互深度评价的系统性研究以及可操作的评价方法或工具。本研究围绕“如何科学有效地评价交互深度”这一问题，以在线临场感框架为理论依据，构建了适用于智能化评价的评价模型，并以文本挖掘作为主要技术支撑，综合统计计算、机器学习、深度学习、大语言模型等多种方法，设计了交互行为维度下交互频度、持续度、关联度的统计计算算法，以及交互内容维度下文本语言可读性、话题相关性、情感特征、意义特征的智能计算算法，并开发了相应工具，能够实现实时、自动对单条帖子、个体、小组、群体在不同维度的表现进行相对评价。研究提出的评价方案综合考虑多维指标，且基于智能化技术对在线讨论客观数据进行实时挖掘，实现对交互深度的自动化评价，使评价指向深度学习且走向常态化实践，能够为在线讨论活动的优化提供有效、可行的支持。
关键词：在线讨论;;交互深度;;智能化评价;;临场感
基金资助：国家自然科学基金2022年度青年项目“在线异步讨论中交互深度的智能评价与人机协同促进机制研究”(项目编号:62207019)
