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作者：王希哲;黄欣欣;黄昌勤;
单位：浙江师范大学浙江全省智能教育技术与应用重点实验室;浙江大学教育学院;
摘要：认知闭合反映了学习者在认知过程中为避免模糊与不确定状态的动机,已有研究证实认知闭合状态对学习者的外显行为表现与个体动机具有显著影响,但在线学习环境下的不同认知闭合学习者积极~/消极行为影响与对应激励策略仍未明晰。因此,该研究针对在线学习中的过程数据,结合相关性分析与聚类分析将90名学习者分为低认知闭合、积极高认知闭合与消极高认知闭合三类,从时间与行为维度探究其在线学习行为模式特征与差异,并基于机器学习与大模型智能体为其中的62名消极高认知闭合学习者提供干预,形成激励策略并开展准实验研究。结果表明,所提动机激励策略能有效改善高认知闭合学习者的消极在线学习行为状态,并对其内在动机、学习绩效方面均有积极影响,为数智赋能下的认知闭合模式解析与在线学习提质增效提供理论参考与实践指导。
关键词：在线学习;;认知闭合;;行为模式;;ARCS动机模型;;激励策略
基金资助：国家自然科学基金面上项目“基于大模型多智能体协同的在线学习者认知异常归因与适性引导研究”(项目编号:62577051);; 浙江省哲学社会科学规划年度课题“多智能体交互支持下‘师-生-机’协同的生成式学习模式研究与实践”(课题编号:26NDJC035YB)研究成果
