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一 学校简介
德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）简称 UT-Austin）， 成立于1883年，是一所着名的世界顶尖公立研究型大学；是北美顶尖大学联盟美国大学协会（AAU）的成员；美国最负盛名的“公立常春藤（Public Ivy）”最初八所院校之一。该校是德克萨斯大学系统中的旗舰校区，也是德克萨斯州境内最顶尖的高等学府之 一，坐落在德克萨斯州的首府奥斯汀市区，距离市内的州政府总部约一英里。学校现有学生约51,000人，教职员工数约3,000人（秋季），为全美单一校园中学生人数中第五的大学。
德克萨斯大学奥斯汀分校共设有 18 个学院，提供 135 个专业的学位课程，其中属商科和工程学以及教育专业最为强势。商学院会计排名第 1，金融排名第 5，市场营销排名第4。本科生除了可以在10个本科商科专业中任选其一之外，还有机会参加专门为MBA 学生设计的快速商务课程。
二 项目说明
1.导师背景：德州大学奥斯汀分校教育信息类专业导师；
2.科研地点：德州大学奥斯汀分校科研组教室等教学场所；
3.科研时间：寒、暑假每期4周
（针对假期不足4周的同学可采取实地+远程方式进行科研以确保科研效果）。
具体情况根据学生面试情况由美方进行调整；
4.招募对象：以欲申请美国常青藤名校教育学、功能游戏开发、心理学、社会学等相关专业的本科生及部分优秀的高中生；
5.软性背景：学生具备基础数据库，儿童心理学，课程编排相关知识为佳;
6.专业背景:教育、数据库管理和编程等相关专业；
7.科研主题：以下领域内的相关主题，具体主题面试后导师确定。
Online Collaborative Learning
【在线协作学习】
Learning Analytics
【学习分析】
Game-Based Learning
【基于游戏的学习】
Digital Literacy, MOOCs
【数字识字】
New media and emerging technologies
【新媒体和新兴技术应用】
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三 科研内容及计划（参考课题举例）
1. How does participation in MOOC discussion forum affect achievement - an analysis of students’ social presence and emotions in relation to their completion status
Low course completion rates have been a common problem across different MOOCs. Previous studies showed that the socio-emotional factor plays an important role in learners’ engagement and performance in MOOCs. Although many studies have investigated students" social behaviors and expressed emotions in MOOC discussion forums, the coarse-grained classification of social behaviors and emotions provide limited implications for instructional design in MOOCs to retain learners and help them succeed. In this study, we intend to thoroughly and systematically explore the socio-emotional aspect of MOOC learners in relation to their completion status. To achieve this goal, we use machine learning to automatically classify forum posts into different categories of social presence and achievement emotions, and examine the correlations between these socio-emotional factors and learners’ completion rate. By mining fine-grained text >
2. Understanding the behavioral patterns of learners with different levels of prior knowledge in adaptive learning system
Adaptive learning aims to help learners with different levels of prerequisites better navigate learning by providing personalized support. However, few empirical studies were available to investigate how different learners responded to the adaptive scaffolding based on their varied prior knowledge levels. In this study, we analyzed the behavioral patterns of incoming pharmacy students in a graduate program as they used an adaptive learning system that prepared them for graduate courses in Biology and Chemistry. This research provides empirical evidences and useful insights about how analytics can inform the effective instructional design in adaptive learning in higher education settings.
四 参与科研的最大收获
1. 如何写一篇欧美权威学术期刊的论文，制作流程，文章结构，重要元素，格式标准等2. 如何使用标准的学术数据库搜索相关论文3. 如何组织和归纳文献4. 一些基本的质化研究分析方法（qualitative analysis）5. 一些研究工具的使用，例如社交网络分析(Gephi), 数据可视化（Tablaeu），质化分析工具（Nvivo）， 数据挖掘工具（Rapid Miner）等等
五 报名流程
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