【摘 要】
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学习分析系统（LAS）具有把不同的资源和服务整合来为教育提供最好的实践.学习分析引擎作为这一系统的核心组成部分,目前在功能上的限制,定义上的模糊,以及可扩展性差使其不能扩
【机 构】
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密苏里大学信息科学与学习技术系,华东师范大学开放教育教育学院暨上海数字化教育装备工程技术研究中心,华东师范大学信息学系
【基金项目】
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国家社科基金重点项目（11AXW001）,上海市浦江人才计划项目（14PJC034）,上海市科委“科技创新行动计划”高新技术领域项目（145111093000）
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学习分析系统（LAS）具有把不同的资源和服务整合来为教育提供最好的实践.学习分析引擎作为这一系统的核心组成部分,目前在功能上的限制,定义上的模糊,以及可扩展性差使其不能扩展到其他内容和机构.本文首先提出了引擎本体（角色、来源、时间和控制）来描述和独特的四种引擎功能：预测、反思、建议和适应,以建立一个共同的语言和实践学习分析引擎,从而改善不同的LA之间的互操作性应用.基于这些本体论的引擎,本研究进一步设计LAS引擎的机制和应用数学模型来解释其分解和重组技术.本文所阐述的学习分析系统引擎,预计可用于开发一个开
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