主要观点总结
本文讨论了教育学期刊《Computers & Education》和《International Journal of Educational Research》的最新论文推送，包括论文的标题、作者、英文摘要和中文摘要。文章还介绍了一个工具，用于帮助用户快速检索和下载外文文献。
关键观点总结
关键观点1: 《Computers & Education》最新论文推送
介绍了《Computers & Education》的几篇最新论文，包括论文的标题、作者、英文摘要和中文摘要。这些论文探讨了开放教育资源与分类法的对齐、网络阅读中的积极学习、学校支持专业发展对教师和学生学习的影响、虚拟技术对学生创造力的影响、游戏学习分析在K-12课堂中的整合、学生使用智能个人助理与人际交往的影响、以及教育机器人对幼儿园学生的计算思维、沟通、协作和创意的影响。
关键观点2: 《International Journal of Educational Research》最新论文推送
介绍了《International Journal of Educational Research》的几篇最新论文，包括论文的标题、作者、英文摘要和中文摘要。这些论文探讨了在线协作解决问题作为技术和职业高等教育中数字技能的实际成果、学生的数字技能如何影响他们对在线协作的满意度以及他们在完成在线CPS任务后对小组过程的评估。
关键观点3: 快速检索和下载外文文献工具
提供了一个用于快速检索和下载外文文献的工具，旨在帮助用户更方便地获取所需的教育学文献。
文章预览
【SSCI】教育学期刊《Computers & Education》最新论文推送（2024年10月） 《Computers & Education》共93篇，祝大家阅读愉快。 《Aligning open educational resources to new taxonomies: How AI technologies can help and in which scenarios》 《将开放教育资源与新的分类法对齐: 人工智能技术如何发挥作用以及在何种情况下发挥作用》 作者： Zhi Li · Zachary A. Pardos · Cheng Ren 英文摘要： Aligning open educational resources (OER) to skill taxonomies is a common task in the education field and helps teachers better locate material that aligns with the standards of their curriculum. When taxonomies change, as they periodically do, re-tagging the increasing mass of open educational resources is needed. The process of manual tagging is, however, exceedingly labor intensive. We propose and evaluate a novel combination of machine learning methods to help automate tagging open educational resources with skills from an exist
………………………………
