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classification of explanatory textual sequences in math teaching through AI with motivation andacademic performance
基于动机和学习成绩的人工智能数学教学中解释性文本序列的分类
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题目大概是这个，全网找了很久都找不到，摘要是：Abstract 背景:文本语言学(Textuallinguistics)已充分证明其在设计、实施和评估课堂互动特有的语言现象方面的实用性，有助于提高教学过程的质量，目标:(1)使用 GPT-4 对从中学数学课录音中获得的解释性文本序列进行识别、分割和分类;(2)研究解释性文本序列、学习成绩和学习动机(即内在动机和非内在动机)之间的关系。研究方法与过程:本研究以 6名高中数学教师和 105 名九年级至十二年级的学生为对象，利用人工智能提供的潜力，分析了在中学数学真实教学环境中收集到的 1459 个解释性文本序列。研究结果:(1)建立了解释性文本序列质量的三个等级:弱、中、强;(2)质量较高的解释性文本序列与学习成绩之间存在显著的正相关关系;(3)这些质量较高的解释与学生的内在动机呈正相关，而与非内在动机呈负相关。 分享 9 十 意义:这些结果表明了文本语言学与学术背景下几个相关变量之间的关系。 |
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