《表2 深度学习三大领域及其对应的数据选择和处理方法》

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《探析深度学习表征的一种新方法：社会认知网络特征（SENS）》

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图1中展示了SENS在深度学习中的一般应用步骤。首先，深度学习的人际领域可以使用SNA的方法进行分析，SNA通过学习者之间的交互关系来构建社会网络，用于分析学习者之间的人际交互关系[25]，探究他们在深度学习过程中的协同和沟通。接着，对于深度学习的认知和自我领域，可以使用ENA的方法来分析，ENA通过对协作的话语数据进行内容分析，从而动态地提取与认知、知识和能力相关的网络模型，并通过该模型，深度追踪和分析学生的认知架构、状态、联系和发展历程等内隐信息[26]。虽然这两种方法可以被用于对深度学习的分析，但它们的结合使用仍受到一些限制，且尚未在网络分析方法的水平上被提出。SENS正是这样一种新的结合了SNA与ENA的研究方法，能够较好地对应深度学习的三个领域。以在线学习平台上的深度学习分析为例，平台上记录了大量的学习行为数据，如，学习者信息、在线讨论数据、学习和认知过程等。对应深度学习的三大领域，表2中列出了三个方面具体的数据选择和处理方法。