.png){kind=icon}
返回
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
摘要
En 中文
检索系统通常被设计用于支持简单的查找任务，例如事实查找和导航任务。然而，人们越来越多地使用搜索引擎来完成需要深度学习的任务。近年来，检索作为学习（SAL）研究领域认为，检索系统也应被设计为支持涉及复杂学习作为重要结果的信息寻求任务。本专著旨在对检索作为学习及相关领域的前期研究进行全面回顾。为学习而检索可通过特定的学习目标、策略和情境来表征。因此，我们首先回顾了旨在表征学习目标、策略和情境的教育领域研究。接着，我们回顾了先前研究中用于衡量检索会话期间学习的方法。在此，我们讨论了未来研究中的两项重要建议：（1）衡量学习保持力；（2）衡量学习者将其新知识迁移到新情境的能力。随后，我们讨论了关注理解影响检索期间学习的因素以及预测学习的检索行为的研究。接下来，我们调研了为支持检索期间学习而开发的工具。为学习目的而检索通常是一种独立活动。自我调节学习（SRL）领域的研究旨在理解人们如何监控和控制自己的学习。因此，我们回顾了现有的SRL模型、衡量特定SRL过程参与度的方法以及支持有效SRL的工具。最后，我们讨论了未来研究的潜在领域。
Keyword:
INTELLIGENT TUTORING SYSTEM
SELF-EFFICACY
CHILDRENS ACHIEVEMENT
HIGHER-EDUCATION
TASK COMPLEXITY
PRIOR KNOWLEDGE
OUTCOME GOALS
STUDENTS
INFORMATION
PERFORMANCE
期刊
F
IF:
12.9
论文数:
50
被引数:
824
机构
引用论文
暂无论文信息