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学习计算视阈下基于CIEO分析思想的学习结果预测设计与实证研究

问题提出

教育信息化浪潮席卷全球，学习过程的数据化积累正以前所未有的速度改变着传统教学模式。在智慧教育快速发展的背景下，教育工作者普遍面临一个核心困境：如何从海量、异构的学习行为数据中提炼出具有预测价值的关键信息，从而提前识别学习风险并实施精准干预。当前教育实践中的学习评估多依赖于期末考试或阶段性测验，这种滞后性评价机制难以及时反映学习过程中的动态变化，导致教师无法在问题萌芽阶段采取有效措施。尤其在混合式教学成为新常态的今天，线上学习平台产生的点击流数据、视频观看轨迹、互动讨论记录等非结构化信息，