教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证
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《计算教育学视域下学生学习问题智能诊断与归因研究》开题报告
一、课题基本信息
课题名称：计算教育学视域下学生学习问题智能诊断与归因研究
课题来源：自拟
课题类型：教育科学研究
课题负责人及主要成员：张三（负责人），李四，王五
课题申报时间：2022年1月1日
预计完成时间：2023年12月31日
二、课题研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，教育领域也在不断地进行着创新和变革。计算教育学作为一门新兴的交叉学科，旨在将计算思维、数据分析和人工智能等技术与教育实践相结合，以提高教育质量和效果。然而，在实际教学过程中，学生学习问题仍然普遍存在，如何有效地诊断和归因学生的学习问题，成为教育工作者面临的重要挑战。
本研究旨在从计算教育学的视角出发，利用智能诊断技术，对学生的学习问题进行深入的分析和归因，为教育工作者提供科学、客观的诊断结果，从而制定更有针对性的教学策略，提高学生的学习效果和满意度。
三、国内外研究现状与发展趋势
目前，国内外关于学生学习问题诊断与归因的研究已经取得了一定的成果。在国外，研究者们主要关注于利用大数据和机器学习技术，对学生的学习行为和成绩进行实时监测和分析，从而发现学生的学习问题，并制定相应的干预措施。例如，美国的研究者利用学习分析技术，对学生的学习数据进行分析，发现学生的学习困难，并制定个性化的学习计划，取得了较好的效果。
在国内，研究者们主要关注于利用智能诊断技术，对学生的学习问题进行诊断和归因。例如，有研究者利用智能诊断技术，对学生的学习成绩进行分析，发现学生的学习问题，并制定相应的教学策略，取得了较好的效果。然而，目前国内的研究还存在一些不足，如研究方法单一、诊断结果不够准确等。
四、课题研究目标与内容
研究目标：本研究旨在从计算教育学的视角出发，利用智能诊断技术，对学生的学习问题进行深入的分析和归因，为教育工作者提供科学、客观的诊断结果，从而制定更有针对性的教学策略，提高学生的学习效果和满意度。
研究内容：本研究主要包括以下几个方面：
（1）学生学习问题诊断模型的构建：本研究将利用机器学习技术，构建一个能够对学生的学习问题进行诊断的模型，通过分析学生的学习数据，发现学生的学习问题，并给出相应的诊断结果。
（2）学生学习问题归因分析：本研究将对学生的学习问题进行深入的分析和归因，找出学生学习问题的原因，为教育工作者提供科学、客观的诊断结果。
（3）教学策略的制定：根据学生的学习问题诊断结果和归因分析，本研究将制定相应的教学策略，以提高学生的学习效果和满意度。
五、课题研究方法与路径
研究方法：本研究将采用文献研究法、实证研究法、数据分析法等多种研究方法，对学生的学习问题进行深入的分析和归因。
研究路径：本研究将按照以下路径进行：
（1）文献研究：收集和整理国内外关于学生学习问题诊断与归因的研究文献，了解研究现状和发展趋势。
（2）数据收集：收集学生的学习数据，包括学习成绩、学习行为等。
（3）数据分析：利用机器学习技术，对学生的学习数据进行分析，发现学生的学习问题，并给出相应的诊断结果。
（4）归因分析：对学生的学习问题进行深入的分析和归因，找出学生学习问题的原因。
（5）教学策略制定：根据学生的学习问题诊断结果和归因分析，制定相应的教学策略，以提高学生的学习效果和满意度。
六、课题研究的预期成果与形式
预期成果：本研究预期取得以下成果：
（1）构建一个能够对学生的学习问题进行诊断的模型，为教育工作者提供科学、客观的诊断结果。
（2）对学生的学习问题进行深入的分析和归因，找出学生学习问题的原因。
（3）制定相应的教学策略，提高学生的学习效果和满意度。
成果形式：本研究预期成果将以研究报告、学术论文、教学案例等形式呈现。
七、课题研究的进度安排与人员分工
进度安排：本研究计划在2022年1月至2023年12月期间完成，具体进度安排如下：
（1）2022年1月至3月：进行文献研究和数据收集工作。
（2）2022年4月至6月：进行数据分析和诊断模型的构建。
（3）2022年7月至9月：进行归因分析和教学策略的制定。
（4）2022年10月至12月：进行教学策略的实践和效果评估。
（5）2023年1月至3月：进行研究报告和学术论文的撰写。
（6）2023年4月至12月：进行教学案例的整理和成果的总结。
人员分工：本研究的主要成员包括张三（负责人）、李四和王五，具体分工如下：
（1）张三：负责课题的整体规划和协调工作，以及研究报告和学术论文的撰写。
（2）李四：负责数据收集和数据分析工作。
（3）王五：负责归因分析和教学策略的制定工作。
八、课题研究的经费预算与设备需求
经费预算：本研究预计需要经费10万元，主要用于数据收