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[高分] Keywords: explanatory textual sequences, motivation, self-determination, academic performance, math, artificial intelligence
关键词：解释性文本序列、动机、自我决定、学习成绩、数学、人工智能
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Abstract 背景:文本语言学(Textual linguistics)已充分证明其在设计、实施和评估课堂互动特有的语言现象方面的实用性，有助于提高教学过程的质量。目标:(1)使用 GPT-4 对从中学数学课录音中获得的解释性文本序列进行识别、分割和分类;(2)研究解释性文本序列、学习成绩和学习动机(即内在动机和非内在动机)之间的关系。研究方法与过程:本研究以6名高中数学教师和 105 名九年级至十二年级的学生为对象，利用人工智能提供的潜力，分析了在中学数学真实教学环境中收集到的 1459 个解释性文本序列。研究结果:(1)建立了解释性文本序列质量的三个等级:弱、中、强;(2)质量较高的解释性文本序列与学习成绩之间存在显著的正相关关系;(3)这些质量较高的解释与学生的内在动机呈正相关，而与非内在动机呈负相关。 意义:这些结果表明了文本语言学与学术背景下几个相关变量之间的关系 文章结构 1. introduction 2. Theoretical perspectives and literature review 2.1.Explanatory textual sequences 2.2. Explanation in the mathematicsclassroom 2.3. intrinsic motivation and amotivation 2.4. The present study 3. Method 3.1. Participants 3.2.Instruments 3.2.1.Explanatory text sequences 3.2.2. Amotivation and intrinsic motivation 3.2.3.Academic performance 3.3. Procedure 3.4. Data analysis 4. Findings 4.1. inter-rater reliability 4.2. Preliminary analyses 4.3. Correlation analysis 5. Discussion 5.1. Limitations and future perspectives 6.Conclusion |
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