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学习者问题解决过程中的思维模式识别与诊断性反馈研究1

学习者问题解决过程中的思维模式识别与诊断性反馈研究

摘要

本研究旨在构建一套科学、系统的学习者问题解决思维模式识别与诊断性反馈体

系，通过多模态数据分析技术，实时捕捉并解析学习者在问题解决过程中的认知特征与

思维模式。研究将结合认知心理学、教育神经科学和人工智能技术，开发能够识别不同

思维模式的算法模型，并基于此提供个性化的诊断性反馈。研究预期将形成一套包含数

据采集、模式识别、反馈生成和效果评估的完整技术体系，为教育智能化提供理论支撑

和实践指导。通过在数学、科学等学科领域的实证研究，验证该体系的有效性和适用性，

最终推动个性化教育的发展，提升学习者的批判性思维和问题解决能力。

引言与背景

1.1研究背景

随着教育信息化2.0时代的到来，个性化教育已成为全球教育改革的重要方向。根

据中国教育部《教育信息化”十三五”规划》要求，要”利用信息技术手段，实现个性化教

与学”。然而，当前大多数教育系统仍停留在知识传递层面，对学习者思维过程的关注

不足。研究表明，问题解决能力是21世纪核心素养的重要组成部分，而思维模式的差

异直接影响问题解决的效率和质量。

传统教育评价多关注结果而忽视过程，难以准确诊断学习者的思维特点。随着大数

据和人工智能技术的发展，实时捕捉和分析学习者的思维过程成为可能。本研究正是在

这一背景下，探索如何通过技术手段识别学习者的思维模式，并提供针对性的诊断性反

馈，以促进学习者思维能力的提升。

1.2研究意义

从理论层面看，本研究将丰富认知心理学和教育技术学的理论体系，深化对人类思

维过程的理解。从实践层面看，研究成果可直接应用于教育实践，帮助教师了解学生的

思维特点，实现因材施教。从社会层面看，提升国民的问题解决能力对于建设创新型国

家具有重要意义。

1.3研究目标

本研究的主要目标是构建一个能够识别学习者问题解决思维模式并提供诊断性反

馈的智能系统。具体包括：1）建立多模态数据采集规范；2）开发思维模式识别算法；

3）设计诊断性反馈生成机制；4）验证系统有效性。

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研究概述

2.1研究内容

本研究将围绕四个核心内容展开：1）问题解决过程中的思维模式分类与特征提取；

2）多模态数据采集与处理技术；3）思维模式识别算法开发；4）诊断性反馈策略研究。

每个内容都将深入探讨其理论基础、技术实现和应用价值。

2.2研究范围

研究将聚焦于K12阶段的学习者，以数学和科学学科为主要应用领域。数据采集

将在实验室环境和真实课堂环境中进行，确保研究的生态效度。研究将关注不同年龄

段、不同能力水平学习者的思维模式差异。

2.3研究方法

采用混合研究方法，结合定量和定性分析。定量方法包括实验设计、统计分析、机

器学习等；定性方法包括案例研究、访谈、观察等。研究将遵循严格的科研伦理规范，

确保数据安全和隐私保护。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

《中国教育现代化2035》明确提出要”利用现代技术加快推动人才培养模式改

革”。《新一代人工智能发展规划》也强调要”推动人工智能在教育领域的应用”。这些政

策为本研究提供了有力的政策支持和方向指引。

3.2行业发展趋势

据IDC预测，全球教育科技市场规模将在2025年达到4040亿美元，其中人工智

能教育应用增长最快。国内外多家科技公司已开始布局智能教育领域，如Google的AI

教育平台、科大讯飞的智慧教育系统等。

3.3技术发展现状

当前，眼动追踪、脑电记录、行为分析等技术已日趋成熟，为思维过程研究提供了

技术基础。深度学习算法的发展使得复杂模式识别成为可能。5G和边缘计算技术的普

及为实时反馈提供了网络支持。

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现状与问题诊断

4.1现有研究综述

现有研究多集中在单一模态数据分析，如仅使用眼动数据或答题数据。综合多模态

数据的研究较少，且缺乏系统的思维模式分类框架。反馈机制研究多关注正确性反馈，

较少涉及思维过程的诊断性反馈。

4.2存在问题