胡佳怡userslv0

我认为这四类学生的学习状态是会动态变化的，这几种不同的剖面类型感觉不像某类学生固定的特质与标签，更像是一种学习状态。感觉是可以把这几个剖面或这几个画像作为规则，在实施动态学生的检测过程中将实时检测到的学生状态与这几个剖面去匹配，并给予相应的教学支架～

从这篇研究看到了学习分析领域更多的可能性，在去年《学习分析》的课程上还是去使用机器学习或者深度学习算法去分析学生的学习投入度，到了现在已经有利用人工智能去进行学习分析了，感觉效率还是极大地提高了。但是还有一个疑惑，我记得学习分析的来源数据有很多，比如基于日志数据、基于计算机视觉或者基于生理数据，看文章中用到的数据主要还是基于日志数据，是否能够仅凭日志数据就能很好地预测学生的学习表现，对于它的预测精度感觉有待考量～

研究对于这三类学习者的划分更多是一种事后的回顾性分析，而不是实时干预。它是先把所有学生的过程数据都收集完，事后用K-means聚类出精炼者、稳定者、漫游者三种典型状态。研究者的意思是这三种状态并非某一类学生固定不变的特质标签，而是伴随科学探究进程动态变化的过程状态与行为模式，学生可以在三种状态间动态切换。

未来到真实的课堂教学中，可以将这三类行为模式做成实时监控匹配的规则，在教学中去动态监控学生的状态，并据此提供实时、适配的支架。

原有研究中配置效率=实验次数/唯一配置数，用来衡量学生是否专注重复验证、规范做实验，是在科学、有规律地复测，还是在每次都换全新设置的无规律探索。

那么在更开放的探究场景中，学生如果是自主设计实验，不存在去重复相同设置。而应该是更强调重复相同的探究逻辑，能否聚焦同一变量，迭代推进验证并进行有序探索。

感谢老师指导！😍😍 针对您的提问，我的初步想法是对于有文化原型的非典型产品，生僻字还是靠提升品牌文化真实性加分。但如果是彻底虚构、无任何文化参照的新品类，文化真实性这条路径应该走不通了，大概率会从“感知新奇”来发挥作用，毕竟生僻字的“陌生感”和新品类的“创新感”仍能契合。初步猜测在虚构新品类里，生僻字对品牌态度的积极影响，可能会比在有文化原型产品中弱一些，因为少了文化真实性的加持。

后续如果需要实验验证，感觉可以做一组对比：一组是有文化原型的非典型产品，一组是虚构新品类，都搭配生僻字和常见字品牌名，重点看两个中介变量的变化——有文化原型的组里，预估文化真实性起作用；虚构新品类的组里，预估感知新奇取而代之。这些只是初步的大概想法，具体有效性验证还需进一步打磨👊

作为“白嫖到底”的十年王者用户，我对这篇文章的选题角度十分感兴趣。这篇文章的核心结论是玩家参与价值共创显著影响了玩家的付费意愿，其中心理所有权起着显著中介作用。我个人不愿意参与游戏的价值共创过程，对于该游戏也没有“心理占有欲”，这可能一定程度影响了付费意愿。同时也在思考，玩家的个人特性及背景等其他意愿是否也影响了内购意愿，例如不同玩家对共创的敏感度不一样，猎奇玩家、休闲玩家、重度玩家、竞技玩家、收藏型玩家，对共创的关注点天差地别，有人只在意游戏平衡性，有人眼里只有皮肤审美，有人就想被官方看见，比较好奇如果能按玩家类型拆分分析会有什么不一样的发现

非常有价值的研究，尤其对于社交媒体比较盛行的时代。研究很全面，分别从横向与纵向两方面去分析与追踪社交媒体使用与生活满意度（幸福感）之间的动态关联规律，可信度也比较好。同时在研究选题及结论方面比较贴近本人及身边同学的深夜刷手机现状，尤其在学业压力越大时，深夜越想刷手机（赶ddl到凌晨4点，也会花1h来刷手机💀💀），曾一度以为是白天没时间玩手机，用晚上的时间补回来。比较好奇20岁以后为何这种预测效应不明显，是否是因为人心理承受能力或其他外部因素的影响😤😤

研究切入点非常新颖，且贴近学生真实生活。本科也经历、观察过比较激烈的保研、考研竞争历程。发现同专业、能力相近且有共同目标的舍友之间会存在比较微妙的关系，一方面感受到志同道合、相恨见晚，会彼此互相鼓励，减少信息差；而由此也存在微妙的竞争关系，在GPA、荣誉、竞赛上你追我赶，在结果出现前后存在短暂的“冷冻期”。个人感受这两者之间的平衡是影响同伴关系及效应的关键，十分认同跨专业、资源充裕对于该类竞争对同伴效应与竞争关系的调节作用👍