研究人員展示了一套新的軟件工具，該工具可實(shí)時(shí)分析教育游戲中學(xué)生的行為，并利用這些數(shù)據(jù)評(píng)估學(xué)生協(xié)作解決問(wèn)題（CPS）技能的發(fā)展和運(yùn)用情況。這些實(shí)時(shí)評(píng)估可根據(jù)學(xué)生行為調(diào)整游戲，以改善學(xué)習(xí)效果。

論文《基于協(xié)作游戲的學(xué)習(xí)分析：從協(xié)作解決問(wèn)題行為預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)成果》將在3月3 - 7日于愛(ài)爾蘭都柏林舉行的第15屆國(guó)際學(xué)習(xí)分析與知識(shí)會(huì)議（LAK25）上發(fā)表。

北卡羅來(lái)納州立大學(xué)的資深研究科學(xué)家、該研究論文的合著者Wookhee Min表示：“協(xié)作解決問(wèn)題技能對(duì)于幫助學(xué)生有效解決復(fù)雜問(wèn)題至關(guān)重要。雖然有一些成熟技術(shù)能幫助學(xué)生運(yùn)用和發(fā)展協(xié)作解決問(wèn)題（CPS）技能，但不讓學(xué)生參加測(cè)試的話，就很難衡量學(xué)生表現(xiàn)，而測(cè)試會(huì)干擾學(xué)習(xí)過(guò)程。”

論文的第一作者、北卡羅來(lái)納州立大學(xué)博士生Halim Acosta表示：“在這項(xiàng)研究中，我們想要開發(fā)非侵入性的技術(shù)來(lái)衡量協(xié)作解決問(wèn)題技能的認(rèn)知方面，而非社會(huì)方面。我們還想實(shí)時(shí)進(jìn)行衡量，這樣將來(lái)我們就可以對(duì)游戲進(jìn)行編程，使其能夠根據(jù)學(xué)生的行為做出反應(yīng)，從而幫助學(xué)生培養(yǎng)這些關(guān)鍵的協(xié)作解決問(wèn)題技能。”

在這個(gè)項(xiàng)目中，研究者采用了一款名為《生態(tài)之旅》（EcoJourneys）的科學(xué)教育電子游戲，該游戲面向中學(xué)生。

研究者開發(fā)的分析框架依賴于記錄學(xué)生玩游戲時(shí)的每一個(gè)動(dòng)作。研究者讓61名六至八年級(jí)的學(xué)生玩《生態(tài)之旅》。然后，研究者利用統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)分析學(xué)生的行為，看是否能識(shí)別出與特定學(xué)習(xí)成果相關(guān)的行為模式。

阿科斯塔（Acosta）說(shuō)：“我們發(fā)現(xiàn)，有些計(jì)算機(jī)問(wèn)題解決（Computer Problem Solving）行為模式與學(xué)習(xí)的顯著增長(zhǎng)相關(guān)，也有一些模式與學(xué)習(xí)進(jìn)步有限相關(guān)。”

“此外，該分析提供了重要的見(jiàn)解，我們將能夠利用這些見(jiàn)解來(lái)確定哪些介入手段有助于我們改進(jìn)學(xué)習(xí)，以及在游戲的哪些環(huán)節(jié)進(jìn)行介入。所以，不僅僅是哪些行為模式看起來(lái)有益，還包括這些模式在何時(shí)何地似乎能產(chǎn)生最大的影響。

“例如，如果學(xué)生在游戲的某個(gè)階段做出一系列特定的選擇，這可能表明他們沒(méi)有掌握一些關(guān)鍵的計(jì)算機(jī)問(wèn)題解決概念，”阿科斯塔說(shuō)。“我們可以修改游戲，這樣如果學(xué)生做出那一系列選擇，游戲就會(huì)以強(qiáng)調(diào)或強(qiáng)化這些概念的方式發(fā)生改變。”

“這項(xiàng)工作的后續(xù)步驟包括修改游戲，根據(jù)學(xué)生在游戲中的行為納入相應(yīng)的改變，”敏說(shuō)。“這個(gè)框架的吸引人之處之一在于，隨著更多學(xué)生玩這個(gè)游戲，軟件有更多的數(shù)據(jù)可利用，它就能夠不斷發(fā)展。理論上，這應(yīng)該能讓我們對(duì)游戲中的干預(yù)措施進(jìn)行細(xì)致調(diào)整，從而進(jìn)一步提高學(xué)習(xí)成果。”

阿科斯塔說(shuō)：“從技術(shù)角度看，我們對(duì)這項(xiàng)工作也很興奮，因?yàn)槲覀冇X(jué)得這是首次有人用這些基于約束的模式挖掘算法來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)成果，甚至更廣泛地用于教育領(lǐng)域。”

該論文由北卡羅來(lái)納州立大學(xué)的研究科學(xué)家李承（Seung Lee）、高級(jí)研究科學(xué)家布拉德福德·莫特（Bradford Mott）、該校人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的古德奈特杰出大學(xué)教授、教育信息學(xué)中心主任詹姆斯·萊斯特（James Lester），以及印第安納大學(xué)的洪多恩（Daeun Hong）和辛迪·赫梅洛 - 西爾弗（Cindy Hmelo - Silver）共同撰寫。