2025年大學(xué)《漢語國際教育》專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)環(huán)境下的漢語國際教育研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.學(xué)習(xí)分析（LearningAnalytics）2.自然語言處理（NaturalLanguageProcessing,NLP）3.教育數(shù)據(jù)挖掘（EducationalDataMining）4.大規(guī)模開放在線課程（MOOC）在漢語國際教育中的應(yīng)用二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述大數(shù)據(jù)環(huán)境為漢語國際教育研究帶來的主要機(jī)遇。2.比較大數(shù)據(jù)研究與傳統(tǒng)量化研究在漢語學(xué)習(xí)者行為分析方面的主要異同。3.闡述利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行漢語教材輔助設(shè)計的基本思路和可能包含的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。4.分析在漢語國際教育研究中應(yīng)用人工智能技術(shù)可能面臨的倫理挑戰(zhàn)及其應(yīng)對策略。三、論述題（每題15分，共30分）1.論述學(xué)習(xí)者分析技術(shù)如何幫助漢語教師實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化教學(xué)。2.結(jié)合具體實(shí)例，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升漢語作為第二語言教學(xué)效果評估方面的潛力和局限性。四、研究設(shè)計題（20分）假設(shè)你是一名漢語國際教育研究者，希望利用大數(shù)據(jù)方法探討在線漢語學(xué)習(xí)平臺用戶的學(xué)習(xí)策略與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系。請設(shè)計一個初步的研究方案，包括：1.研究目標(biāo)與意義；2.研究對象與數(shù)據(jù)來源（說明計劃收集哪些數(shù)據(jù)，如何獲?。?；3.核心研究問題；4.計劃采用的主要數(shù)據(jù)分析方法；5.預(yù)期研究成果與形式；6.需要考慮的主要倫理問題及解決方案。試卷答案一、名詞解釋1.學(xué)習(xí)分析（LearningAnalytics）：指運(yùn)用信息技術(shù)手段對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)資源等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理、分析和可視化，以揭示學(xué)習(xí)規(guī)律、評估學(xué)習(xí)效果、提供反饋支持、優(yōu)化教學(xué)策略，并最終促進(jìn)個性化學(xué)習(xí)和教育決策的過程。它關(guān)注的是學(xué)習(xí)者如何學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)環(huán)境如何能更好地支持學(xué)習(xí)。2.自然語言處理（NaturalLanguageProcessing,NLP）：是人工智能領(lǐng)域的一個分支，專注于使計算機(jī)能夠理解、解釋、生成和響應(yīng)人類語言（包括口語和書面語）。在漢語國際教育中，NLP技術(shù)可用于自動評分、作文批改、口語識別與評估、機(jī)器翻譯、智能問答、文本分析等。3.教育數(shù)據(jù)挖掘（EducationalDataMining）：是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在從教育數(shù)據(jù)（如學(xué)習(xí)記錄、成績、互動數(shù)據(jù)等）中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有價值的模式和關(guān)聯(lián)。其目標(biāo)是理解學(xué)習(xí)過程、預(yù)測學(xué)習(xí)結(jié)果、識別學(xué)生群體特征、優(yōu)化教育資源配置等，為教育實(shí)踐和決策提供實(shí)證依據(jù)。4.大規(guī)模開放在線課程（MOOC）在漢語國際教育中的應(yīng)用：指將漢語課程內(nèi)容制作成大規(guī)模、開放、在線的數(shù)字資源，供全球?qū)W習(xí)者免費(fèi)或低成本學(xué)習(xí)。其應(yīng)用涉及課程設(shè)計、資源建設(shè)、教學(xué)互動、過程評估、學(xué)習(xí)社區(qū)構(gòu)建等方面，利用大數(shù)據(jù)和在線技術(shù)實(shí)現(xiàn)漢語的廣譜化、個性化和終身化教育。二、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)環(huán)境為漢語國際教育研究帶來的主要機(jī)遇。*答案：大數(shù)據(jù)環(huán)境為漢語國際教育研究帶來了諸多機(jī)遇。首先，它使得研究者能夠獲取和分析了前所未有的海量、多源、高維度的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如點(diǎn)擊流、作業(yè)提交、在線互動、學(xué)習(xí)時長等），從而更全面、深入地了解學(xué)習(xí)者的行為模式、認(rèn)知特點(diǎn)和需求差異。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)（如學(xué)習(xí)分析、數(shù)據(jù)挖掘）有助于發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)研究難以察覺的細(xì)微關(guān)聯(lián)和潛在規(guī)律，揭示復(fù)雜的學(xué)習(xí)機(jī)制和教育現(xiàn)象。再次，基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果能夠?yàn)闈h語教學(xué)提供精準(zhǔn)的、實(shí)時的、個性化的反饋和決策支持，促進(jìn)教學(xué)模式的優(yōu)化和智能化。此外，大數(shù)據(jù)還有助于實(shí)現(xiàn)對教學(xué)效果更客觀、更動態(tài)、更全面的評估，為課程設(shè)計、教材編寫和教師發(fā)展提供實(shí)證依據(jù)。最后，大數(shù)據(jù)也支撐了漢語國際教育的全球化拓展，通過在線平臺和數(shù)據(jù)共享，促進(jìn)了資源的優(yōu)化配置和國際合作的深化。*解析思路：本題要求列出大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇。思路應(yīng)從數(shù)據(jù)層面（量、源、維度）、方法層面（發(fā)現(xiàn)新規(guī)律）、應(yīng)用層面（教學(xué)優(yōu)化、效果評估）、以及宏觀層面（全球化、資源配置）等多個維度展開，清晰闡述大數(shù)據(jù)如何提升研究的深度、廣度、精度和實(shí)踐指導(dǎo)價值。2.比較大數(shù)據(jù)研究與傳統(tǒng)量化研究在漢語學(xué)習(xí)者行為分析方面的主要異同。*答案：相同點(diǎn)在于，兩者都旨在通過數(shù)據(jù)來分析和理解漢語學(xué)習(xí)者，都強(qiáng)調(diào)客觀性和實(shí)證性，都試圖發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律。不同點(diǎn)主要體現(xiàn)在：數(shù)據(jù)來源和規(guī)模上，大數(shù)據(jù)研究通常利用在線學(xué)習(xí)平臺、移動應(yīng)用等產(chǎn)生的海量、多源、動態(tài)數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)量化研究多依賴問卷、測試等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，規(guī)模相對較小。分析方法上，大數(shù)據(jù)研究更常運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、機(jī)器學(xué)習(xí)），處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)量化研究多采用經(jīng)典的統(tǒng)計方法（如描述統(tǒng)計、t檢驗(yàn)、方差分析），處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。研究視角上，大數(shù)據(jù)研究更傾向于發(fā)現(xiàn)意外模式和非顯性關(guān)系，具有探索性；傳統(tǒng)量化研究通?；谙闰?yàn)理論假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)時性上，大數(shù)據(jù)研究能提供近乎實(shí)時的反饋，而傳統(tǒng)量化研究的數(shù)據(jù)收集和分析周期較長。然而，大數(shù)據(jù)研究也可能面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私倫理、結(jié)果解釋性等挑戰(zhàn)，且數(shù)據(jù)驅(qū)動可能忽略理論深度。*解析思路：本題要求比較兩種研究方法的異同。思路是先找出兩者的共同基礎(chǔ)（目的、原則），然后分別從數(shù)據(jù)特征、核心技術(shù)、分析視角、研究效率、潛在優(yōu)勢與局限等角度進(jìn)行詳細(xì)對比，突出各自的側(cè)重點(diǎn)和適用場景。3.闡述利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行漢語教材輔助設(shè)計的基本思路和可能包含的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。*答案：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助漢語教材設(shè)計的基本思路是：以學(xué)習(xí)者的實(shí)際數(shù)據(jù)為依據(jù)，通過分析學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)需求，為教材內(nèi)容的選擇、編排、呈現(xiàn)方式和評估反饋提供數(shù)據(jù)支持，使教材更具針對性、適應(yīng)性和有效性。關(guān)鍵環(huán)節(jié)可能包括：首先，構(gòu)建學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)庫，收集學(xué)習(xí)者在使用教材及配套平臺時的行為數(shù)據(jù)（如頁面瀏覽、練習(xí)完成度、錯誤類型、學(xué)習(xí)時長、求助行為等）和學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)（如測試成績、能力水平）。其次，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，識別不同學(xué)習(xí)者群體（按水平、風(fēng)格、需求劃分）的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、難點(diǎn)、知識薄弱點(diǎn)和學(xué)習(xí)偏好。再次，根據(jù)分析結(jié)果，為教材內(nèi)容的選擇和編排提供建議（如調(diào)整內(nèi)容難度梯度、增加或替換典型例句/課文、優(yōu)化練習(xí)設(shè)計）。然后，利用數(shù)據(jù)反饋指導(dǎo)呈現(xiàn)方式的改進(jìn)（如增加多媒體資源、調(diào)整交互設(shè)計、提供個性化學(xué)習(xí)路徑）。最后，基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，設(shè)計更智能、更具區(qū)分度的形成性評價和總結(jié)性評價任務(wù)，并生成個性化的學(xué)習(xí)報告和改進(jìn)建議，輔助教師調(diào)整教學(xué)策略。*解析思路：本題要求闡述一個完整的過程。思路應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的邏輯，從數(shù)據(jù)收集入手，到分析處理，再到具體的設(shè)計環(huán)節(jié)（內(nèi)容、編排、呈現(xiàn)、評價），最后落腳于個性化支持。需要清晰描述大數(shù)據(jù)在每個環(huán)節(jié)扮演的角色和發(fā)揮的作用，體現(xiàn)其輔助設(shè)計的價值。4.分析在漢語國際教育研究中應(yīng)用人工智能技術(shù)可能面臨的倫理挑戰(zhàn)及其應(yīng)對策略。*答案：在漢語國際教育研究中應(yīng)用人工智能技術(shù)可能面臨的主要倫理挑戰(zhàn)包括：第一，隱私泄露風(fēng)險，學(xué)習(xí)者的大量行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)記錄、甚至生物特征數(shù)據(jù)（如語音）若管理不善或被濫用，可能侵犯個人隱私。第二，數(shù)據(jù)偏見問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身可能帶有社會偏見，導(dǎo)致AI系統(tǒng)（如評分器、推薦系統(tǒng)）產(chǎn)生歧視性或不公平的結(jié)果，加劇教育不公。第三，算法不透明與黑箱操作，復(fù)雜的AI模型難以解釋其決策過程，使得學(xué)習(xí)者和教師難以理解評價或推薦的原因，影響信任和申訴。第四，過度依賴與技能退化，學(xué)習(xí)者可能過度依賴AI工具（如機(jī)器翻譯、作文助手）而削弱自主學(xué)習(xí)和批判性思維能力。第五，技術(shù)鴻溝加劇，不同地區(qū)、不同背景的學(xué)習(xí)者獲取和使用AI資源的能力存在差異，可能擴(kuò)大數(shù)字鴻溝。應(yīng)對策略應(yīng)包括：建立健全的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)政策和法規(guī)，規(guī)范數(shù)據(jù)收集、存儲和使用行為，明確數(shù)據(jù)所有權(quán)和使用權(quán)；加強(qiáng)數(shù)據(jù)審計和算法公平性評估，努力消除數(shù)據(jù)偏見和算法歧視；推動算法透明化和可解釋性研究，讓用戶了解AI的運(yùn)作邏輯；在教學(xué)中合理引導(dǎo)AI工具的使用，強(qiáng)調(diào)其輔助而非替代作用，培養(yǎng)學(xué)習(xí)者綜合能力；加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提供普及、易用的AI教育資源和培訓(xùn)，彌合數(shù)字鴻溝；加強(qiáng)倫理教育，提升研究者、開發(fā)者和使用者的倫理意識。*解析思路：本題要求分析倫理挑戰(zhàn)并提出對策。思路是先識別出AI應(yīng)用中典型的倫理風(fēng)險點(diǎn)（聚焦于數(shù)據(jù)、算法、使用者、社會公平等方面），然后針對每個風(fēng)險點(diǎn)，提出具體、可行的應(yīng)對措施。要求論點(diǎn)清晰，論據(jù)（如具體風(fēng)險表現(xiàn)）充分，對策具有針對性。三、論述題1.論述學(xué)習(xí)者分析技術(shù)如何幫助漢語教師實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化教學(xué)。*答案：學(xué)習(xí)者分析技術(shù)通過系統(tǒng)性地收集、處理和分析學(xué)習(xí)者的多維度數(shù)據(jù)，能夠幫助漢語教師更深入、更動態(tài)地了解每一位學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、特點(diǎn)與需求，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化教學(xué)。首先，通過分析學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（如學(xué)習(xí)路徑、資源訪問頻率、練習(xí)正確率、在線互動等），教師可以識別學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好（視覺型、聽覺型等）、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識掌握的薄弱環(huán)節(jié)以及遇到的具體困難，例如，某學(xué)生反復(fù)訪問某個語法點(diǎn)說明其存在困惑，某學(xué)生偏愛觀看動畫視頻則可多提供此類資源。其次，學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)分析（如測試成績、能力水平評估）能幫助教師準(zhǔn)確判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)起點(diǎn)、現(xiàn)有水平和潛在能力，為教學(xué)內(nèi)容的難度設(shè)定和進(jìn)度調(diào)整提供依據(jù)。再次，學(xué)習(xí)者分析技術(shù)能夠支持動態(tài)分組或動態(tài)任務(wù)分配，根據(jù)學(xué)生的實(shí)時表現(xiàn)將他們編入不同的小組或分配不同難度的練習(xí)，實(shí)現(xiàn)“因材施教”。此外，通過分析學(xué)習(xí)者在協(xié)作任務(wù)中的貢獻(xiàn)度和溝通模式，教師可以了解學(xué)生的合作能力和社會文化適應(yīng)情況，并給予針對性指導(dǎo)。最后，學(xué)習(xí)者分析系統(tǒng)可以生成個性化的學(xué)習(xí)報告和診斷，為教師提供教學(xué)反思的線索，并為學(xué)生提供清晰的學(xué)習(xí)反饋和改進(jìn)建議，促進(jìn)師生、生生間的有效溝通與互動?？傊?，學(xué)習(xí)者分析技術(shù)使個性化教學(xué)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動，提高了教學(xué)的精準(zhǔn)度和有效性。*解析思路：本題要求深入論述。思路應(yīng)先點(diǎn)明核心觀點(diǎn)（學(xué)習(xí)者分析支持個性化教學(xué)），然后分點(diǎn)闡述其具體作用機(jī)制：如何通過分析不同類型的數(shù)據(jù)（行為、學(xué)業(yè)）來“了解”學(xué)生，接著說明這些了解如何轉(zhuǎn)化為具體的“教學(xué)行動”（診斷、分組、內(nèi)容調(diào)整、反饋等），并強(qiáng)調(diào)其“精準(zhǔn)”和“動態(tài)”的特點(diǎn)?？梢越Y(jié)合教學(xué)實(shí)際場景進(jìn)行舉例說明，最后總結(jié)其整體價值。2.結(jié)合具體實(shí)例，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升漢語作為第二語言教學(xué)效果評估方面的潛力和局限性。*答案：大數(shù)據(jù)技術(shù)為提升漢語作為第二語言教學(xué)效果評估提供了前所未有的潛力。其潛力主要體現(xiàn)在：第一，評估維度的擴(kuò)展與深化。大數(shù)據(jù)可以捕捉到傳統(tǒng)評估難以全面覆蓋的學(xué)習(xí)過程性數(shù)據(jù)，如真實(shí)語境下的口語交互頻率與質(zhì)量（通過語音識別和語料庫分析）、在線學(xué)習(xí)平臺的活躍度與深度參與度、寫作過程的草稿迭代與自修改行為、閱讀過程中的標(biāo)注與筆記等，從而構(gòu)建更全面、更立體的學(xué)習(xí)者能力畫像。例如，通過分析大量學(xué)生作文的語料庫，可以自動識別常見的語法錯誤類型和偏誤模式，為教學(xué)提供具體反饋。第二，評估方式的客觀性與實(shí)時性。基于算法的自動評分（如作文、選擇題）可以提供快速、客觀、標(biāo)準(zhǔn)化的評價，減輕教師負(fù)擔(dān)，并提供即時反饋。例如，利用NLP技術(shù)對口語錄音進(jìn)行評分，可以評估發(fā)音、流利度、詞匯和語法等方面。第三，評估結(jié)果的精準(zhǔn)性與預(yù)測性。通過挖掘?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則和模式，可以更精準(zhǔn)地預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢、識別高風(fēng)險學(xué)習(xí)者，并為他們提供早期干預(yù)。例如，分析發(fā)現(xiàn)某類學(xué)習(xí)行為（如很少參與在線討論）與后續(xù)成績下降顯著相關(guān)，教師可主動關(guān)注。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升漢語教學(xué)效果評估方面也存在局限性：第一，數(shù)據(jù)質(zhì)量與代表性問題。在線平臺產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能無法完全代表真實(shí)的課堂學(xué)習(xí)或跨文化交際能力，且數(shù)據(jù)質(zhì)量受平臺設(shè)計和用戶習(xí)慣影響。第二，技術(shù)門檻與資源依賴。有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行評估需要較高的技術(shù)能力和計算資源，對許多基層教學(xué)機(jī)構(gòu)構(gòu)成挑戰(zhàn)。第三，過度量化的風(fēng)險。過度依賴量化數(shù)據(jù)可能忽視語言學(xué)習(xí)的復(fù)雜性、情感因素和文化內(nèi)涵，導(dǎo)致評估的片面性。第四，算法偏見與倫理風(fēng)險。如前所述，算法可能帶有偏見，且數(shù)據(jù)收集和使用涉及隱私保護(hù)等倫理問題。第五，結(jié)果解讀的復(fù)雜性。大數(shù)據(jù)分析出的模式需要教育專家進(jìn)行合理解讀，避免技術(shù)決定論。因此，在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行教學(xué)評估時，應(yīng)將其視為輔助工具，與傳統(tǒng)的質(zhì)性評估方法（如訪談、課堂觀察、作品分析）相結(jié)合，取長補(bǔ)短。*解析思路：本題要求結(jié)合實(shí)例論述潛力與局限。思路是先總述大數(shù)據(jù)在評估方面的潛力（擴(kuò)展維度、客觀實(shí)時、精準(zhǔn)預(yù)測），然后結(jié)合具體例子（如作文分析、口語評分、行為模式關(guān)聯(lián)）來具體說明這些潛力如何體現(xiàn)。接著，再從數(shù)據(jù)本身、技術(shù)要求、評估本質(zhì)、算法倫理等多個角度分析其存在的局限性和風(fēng)險。最后進(jìn)行總結(jié)，強(qiáng)調(diào)結(jié)合使用和批判性應(yīng)用的重要性。四、研究設(shè)計題假設(shè)你是一名漢語國際教育研究者，希望利用大數(shù)據(jù)方法探討在線漢語學(xué)習(xí)平臺用戶的學(xué)習(xí)策略與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系。請設(shè)計一個初步的研究方案，包括：1.研究目標(biāo)與意義；2.研究對象與數(shù)據(jù)來源（說明計劃收集哪些數(shù)據(jù)，如何獲?。?；3.核心研究問題；4.計劃采用的主要數(shù)據(jù)分析方法；5.預(yù)期研究成果與形式；6.需要考慮的主要倫理問題及解決方案。*答案：1.研究目標(biāo)與意義：*目標(biāo)：本研究旨在利用大數(shù)據(jù)方法，識別在線漢語學(xué)習(xí)平臺用戶在不同學(xué)習(xí)模塊（如詞匯、語法、聽說讀寫）中采用的主要學(xué)習(xí)策略，并探究這些學(xué)習(xí)策略與用戶學(xué)業(yè)成績（如單元測試分?jǐn)?shù)、模擬考試成績）及學(xué)習(xí)投入度（如學(xué)習(xí)時長、任務(wù)完成率）之間的關(guān)系。*意義：研究結(jié)果有助于理解在線環(huán)境下漢語學(xué)習(xí)者的策略使用特點(diǎn)，揭示有效的學(xué)習(xí)策略與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)，為在線漢語教學(xué)設(shè)計提供實(shí)證依據(jù)，例如，識別哪些策略對提升特定技能或知識點(diǎn)的效果更佳，為開發(fā)個性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)、優(yōu)化在線學(xué)習(xí)平臺功能、提供針對性學(xué)習(xí)指導(dǎo)提供參考，最終提升在線漢語學(xué)習(xí)的效率和效果。2.研究對象與數(shù)據(jù)來源：*研究對象：選取某在線漢語學(xué)習(xí)平臺上的注冊學(xué)習(xí)者作為研究對象。可采用抽樣方法，如隨機(jī)抽樣或分層抽樣，根據(jù)學(xué)習(xí)階段、水平（初級、中級、高級）、學(xué)習(xí)時長等因素進(jìn)行分類，確保樣本的代表性。*數(shù)據(jù)來源：主要利用平臺后臺生成的學(xué)習(xí)者行為日志數(shù)據(jù)。計劃收集的數(shù)據(jù)包括：*基本信息：學(xué)習(xí)者ID、注冊時間、學(xué)習(xí)目標(biāo)、自我評估的水平。*學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)：各學(xué)習(xí)模塊的訪問次數(shù)與時長、知識點(diǎn)/課時的完成情況、練習(xí)題（選擇題、填空題、匹配題等）的嘗試次數(shù)、正確率、錯誤類型、答題時間、求助行為（如查看提示、使用字典、求助按鈕）、學(xué)習(xí)路徑（模塊間的跳轉(zhuǎn)順序）、社交互動數(shù)據(jù)（如參與討論、同伴互評）、學(xué)習(xí)資源使用情況（如視頻觀看次數(shù)、音頻收聽時長、電子詞典查詢記錄）。*學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)：各階段單元測試成績、模擬考試成績、期末總成績。*學(xué)習(xí)投入度數(shù)據(jù)：總學(xué)習(xí)時長、日/周學(xué)習(xí)頻率、任務(wù)完成率。*數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^獲得平臺運(yùn)營方的許可，并確保數(shù)據(jù)匿名化處理，從平臺數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出所需數(shù)據(jù)。3.核心研究問題：*在線漢語學(xué)習(xí)者主要采用哪些學(xué)習(xí)策略（如深度學(xué)習(xí)、表面學(xué)習(xí)、策略性學(xué)習(xí)）？這些策略在不同學(xué)習(xí)模塊（詞匯、語法、聽說讀寫）中是否存在差異？*不同的學(xué)習(xí)策略與學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績和學(xué)習(xí)投入度之間是否存在顯著相關(guān)關(guān)系？哪些學(xué)習(xí)策略是預(yù)測學(xué)習(xí)成功的有效指標(biāo)？*學(xué)習(xí)者的個人背景（如水平、學(xué)習(xí)目標(biāo)）是否調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)策略與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系？4.計劃采用的主要數(shù)據(jù)分析方法：*描述性統(tǒng)計分析：對樣本的基本特征、學(xué)習(xí)行為頻率、學(xué)業(yè)成績、學(xué)習(xí)投入度等進(jìn)行描述，繪制分布圖等。*數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：*聚類分析：對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)策略進(jìn)行分類，識別不同的策略群體。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中不同策略或行為之間的有趣關(guān)聯(lián)（如觀看視頻多與完成練習(xí)正確率高相關(guān)）。*序列模式挖掘：分析學(xué)習(xí)者在平臺上的學(xué)習(xí)路徑模式。*機(jī)器學(xué)習(xí)方法：*分類算法（如決策樹、支持向量機(jī)）：預(yù)測學(xué)習(xí)者的學(xué)業(yè)成績等級或?qū)W習(xí)效果（如是否達(dá)到目標(biāo)水平），并分析不同策略在預(yù)測中的重要性。*回歸分析（如線性回歸、隨機(jī)森林）：探究學(xué)習(xí)策略變量對學(xué)業(yè)成績或?qū)W習(xí)投入度的預(yù)測作用。*統(tǒng)計相關(guān)性分析：檢驗(yàn)不同學(xué)習(xí)策略指標(biāo)與學(xué)業(yè)成績、學(xué)習(xí)投入度指標(biāo)之間的相關(guān)強(qiáng)度和方向。5.預(yù)期研究成果與形式：*研究成果預(yù)期揭示在線漢語學(xué)習(xí)者多樣化的學(xué)習(xí)策略模式及其分布特征，量化不同策略與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和方向，識別出與高學(xué)業(yè)成績和高學(xué)習(xí)投入度顯著相關(guān)的關(guān)鍵學(xué)習(xí)策略。