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一、调查背景
高职高专院校生源多样、学情复杂，系统性学情分析有助于识别其认知偏好、学习习惯及能力差异，可为院校决定教学资源配置时提供科学依据，从而优化分层教学策略、完善个性化教学体系，最终实现职业教育的高质量发展。
Felder-Silverman模型是当前应用最广的学习风格分类框架，该模型按照信息处理、信息感知、信息输入、内容理解四个维度将学习者分为八种类型[1]。（剩余3870字）
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UKT 框架下AI时代高职新生学情分析策略研究
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