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  • 这项研究对 MOOC 论坛中学习投入与学习成就的关系进行了深入探讨,研究方法与结论都很有价值。研究突破传统单一维度分析模式,结合 MOOC-BERT 模型与 fsQCA 方法,既实现了学习投入状态的自动化识别,又从组态视角分析了认知、情感和行为投入的交互作用,有效提升了研究效率与分析深度。
    通过对多学科、大规模样本的分析,研究明确了不同学习成就群体的投入特征,发现高成就存在多种路径组合,并非单一因素决定。同时,研究还揭示了学科差异对学习投入和成就关系的影响,为后续研究提供了新视角。这些结论对优化 MOOC 课程设计、引导学生深度参与学习、制定差异化教学策略等方面,都具有很强的实践指导意义。

    Profiling students’ learning engagement in MOOC discussions to identify learning achievement: An automated configurational approach
  • 关于谐音对消费者广告评价影响的量化研究非常新颖。从研究视角来看,它注意到广告领域中谐音广泛使用却缺乏系统研究,聚焦汉语语素及谐音词本身,填补了现有研究多关注字母文字谐音的空缺。
    在研究方法上,采用单因素组间设计、混合设计等多种实验类型,覆盖眼动实验与行为实验,从生理数据和主观评价双重维度去验证假设,样本经过科学计算,严谨的控制变量,统计方法的科学运用也确保了研究结论的可靠性,深入探究了谐音影响广告评价的内在机制。

    量化研究分享:将错就“措”还是改“谐”归正?谐音对消费者广告评价的影响
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