近日，我院刘清堂教授团队接连在教育技术领域知名国际期刊上发表学术成果：《Mining Online Discussion Data for Understanding Teachers’ Reflective Thinking》（挖掘在线讨论数据，了解教师的反思性思维）和《Personal Active Choreographer, a new method to improve learners’ performance of hand-waving dance》（个人主动编舞，一种提高学习者手舞剧表演水平的新方法）两篇论文分别发表在IEEE Transactions on Learning Technologies（SCI、SSCI，2017年IF=1.869）和IEEE Consumer Electronics Magazine（SCI，2017年IF=1.434）国际期刊上。
论文《Mining Online Discussion Data for Understanding Teachers’ Reflective Thinking》报告了教师如何在在线专业学习环境中反映并为教育决策者，教师培训经理和教育研究人员带来意识。教师的在线讨论文本数据揭示了他们的反思思维，随着文本数据规模的不断扩大，传统的手动编码方式受到了挑战。为了处理大规模非结构化文本数据，有必要整合归纳内容分析方法和教育数据挖掘技术。文章对17624个发帖的样本进行归纳内容分析，得出教师反思思维的类别。基于归纳内容分析的结果，实施了单标签文本分类算法来对样本数据进行分类。然后，将训练后的分类模型应用于大规模且未开发的在线讨论文本数据集，并提供了两种类型的结果可视化。通过使用从归纳内容分析中获得的类别来创建雷达图，代表了教师的反思水平。此外，还建立了累积邻接矩阵来表征教师反思思维的演变。刘清堂教授为该论文第一作者，华中师范大学为第一完成单位。文章地址：
http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=fb7c6ee8ee05c6de503d0681c4b6c994&site=xueshu_se&hitarticle=1
论文《Personal Active Choreographer, a new method to improve learners’ performance of hand-waving dance》旨在利用PAC系统提高手挥舞的学习成绩，普及和保护挥手舞蹈。基于60名学生（平均年龄21.03岁）的准实验，结果显示使用PAC方法的参与者表现出比使用传统视频指导学习方法的学生更好的学习成绩和更高的学习满意度。因此，本研究对三维数据中的土家族挥手舞蹈进行了数字化和评估，并根据实验数据评估了该方法。它侧重于根据动作捕捉技术捕捉的动作自动评估学习者的舞蹈表现，并提出了一种新的舞蹈运动数据分析方法，并使用舞蹈运动数据库定性和定量地评估学习者的表现。该研究得到了全国教育科学“十三五”规划国家重点项目（ACA170010）资助。刘清堂团队博士生王洋为该论文第一作者，华中师范大学为第一完成单位。文章地址：
https://www.researchgate.net/publication/322508271_Personal_Active_Choreographer_a_new_method_to_improve_learners'_performance_of_hand-waving_dance
据悉，刘清堂现为华中师范大学教育信息技术学院常务副院长、教授、博士生导师。现为中国高等教育技术协会专家组专家，中国教育管理信息化专家委员会专家；教育部高等学校动画、数字媒体专业教学指导委员会委员；教育部“新世纪人才计划”入选者，同时也是ISO/IEC JTC1 SC36会员、AVS标准组织及全国信标委教育技术分技术委员会（CELTSC）委员，ACM会员。
