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压力时代的个性化学习潜力:如何利用密集的纵向数据为在线学习提供信息( Individualized learning potential in stressful times: How to leverage intensive longitudinal data to inform online learning )
N Chaku DP Kelly AM Beltz
社会事件--如自然灾害、政治转变或经济衰退--是随时间变化的，并以独特的方式影响学生的学习潜力。在新冠肺炎疫情期间，这些影响可能会加剧，这引发了向在线教育的突然大规模过渡。不幸的是，这些事件的个人层面的后果很难确定，因为现存的文献集中在单一场合的调查，只产生群体层面的推论。为了更好地理解压力和学习中个体水平的可变性，可以利用密集的纵向数据。本文的目的是通过讨论分析密集纵向数据的三种不同技术来说明这一点：（1）回归分析；（2）多层次模型；和（3）特定于人的网络模型（例如，群迭代多模型估计；GIMME）。对于每一种技术，都提供了教育研究背景下的简要背景，使用来自大学生的数据进行了说明性分析，这些大学生在2016年美国总统选举期间完成了为期75天的认知、躯体症状、焦虑和智力兴趣的强化纵向研究，这是一个社会政治压力加剧的时期，并考虑了优势和局限性。论文最后对未来的研究提出了建议，特别是对新冠肺炎期间网络教育的深入纵向研究。
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