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大型开放式在线课程(MOOC)数据可视分析综述

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第6期34卷 830-840页

作者：周志光王飒清刘玉华王勇王毅刚杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院杭州310018 School of Computing and Information Systems Singapore Management UniversitySingapore 188065

大型开放式在线课程(massive open online courses,MOOC)是面向用户提供教学资源的线上学习平台.从MOOC数据类型、MOOC数据可视化方法和MOOC数据的可视分析应用3个角度进行综述.首先介绍MOOC中的文本数据、视频数据、拓扑结构数据和时... 详细信息

大型开放式在线课程(massive open online courses,MOOC)是面向用户提供教学资源的线上学习平台.从MOOC数据类型、MOOC数据可视化方法和MOOC数据的可视分析应用3个角度进行综述.首先介绍MOOC中的文本数据、视频数据、拓扑结构数据和时空数据;然后对不同数据类型常用的可视化方法进行论述;再介绍MOOC数据可视分析在在线学习行为分析、论坛交互活动分析和学生表现结果分析等方面的应用;最后对MOOC数据可视分析的未来发展趋势进行展望.

关键词：大型开放式在线课程可视分析可视化在线学习行为

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在线学习行为与认知水平间的关联分析

中国教育信息化 2022年第12期28卷 59-64页

作者：王溢琴齐悦晋中学院信息技术与工程系山西晋中030619 太原开放大学网络服务中心山西太原030024

在线学习评价对保障在线学习质量意义重大。相较于常见的观看视频时长、发帖次数、测验成绩等简单量化指标,文章更关注学习过程中所达到的认知水平。基于平台细粒度数据,构建在线学习行为分析模型,量化指标体系,采用相关分析与聚类研究... 详细信息

在线学习评价对保障在线学习质量意义重大。相较于常见的观看视频时长、发帖次数、测验成绩等简单量化指标,文章更关注学习过程中所达到的认知水平。基于平台细粒度数据,构建在线学习行为分析模型,量化指标体系,采用相关分析与聚类研究法,探究在线学习行为与认知水平间的关系。研究表明,章节测验完成度、视频观看反刍比、作业完成度、发布帖子、回复别人帖子、同伴回帖等六个行为指标能表征在线学习认知水平。量化六个行为指标,既利于教师合理地对学习者实施过程性评价,又便于学习者更好地参与学习过程,促进认知水平的提升。

关键词：在线学习行为认知水平学习行为分析模型过程性评价相关分析

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在线学习行为研究热点可视化分析与启示

教育信息技术 2022年第1期 103-106,8页

作者：刘娇山东省青岛旅游学校山东青岛266000

随着计算机与网络的迅速发展,在线学习行为也一直被广泛关注。文章以中国知识基础设施工程数据库收录的2010-2020年核心期刊、CSSCI的中文期刊论文和硕博士论文库中的文献为研究对象,利用可视化网络分析工具Cite Space绘制网络学习行为... 详细信息

随着计算机与网络的迅速发展,在线学习行为也一直被广泛关注。文章以中国知识基础设施工程数据库收录的2010-2020年核心期刊、CSSCI的中文期刊论文和硕博士论文库中的文献为研究对象,利用可视化网络分析工具Cite Space绘制网络学习行为科学知识图谱,采用高频关键词共现分析法对我国在线学习行为变化趋势、研究热点的迁移等方面进行分析,包括期刊年产出论文量、博硕年产出论文量分布图、关键词共现网络、研究前沿时序等内容的分析图谱。在此基础上进一步总结,以期对未来在线学习行为相关教育的研究有所启示。

关键词：在线学习行为科学知识图谱聚类分析

基于MLP-Bagging集成分类模型的在线学习行为分析

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云南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：普运伟姜萤田春瑾余永鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学计算中心

针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题，提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性，从学习准备行为、知识获取行为、交互... 详细信息

针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题，提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性，从学习准备行为、知识获取行为、交互学习行为、学习巩固行为和辅助特征5个方面构建在线学习行为模型，并采用MLP-Bagging集成分类模型对学习者进行分类判别.实验结果表明，所构建的学习模型可对在线学习者的学习行为进行符合实际的建模，加入辅助特征有利于对各类学习者的在线学习行为进行深入的分析与指导，并且在分类模型中加入嵌入层可以有效克服标签编码带来的数据冗余和误差缺陷，从而获得更好的分类效果.与其他分类模型相比，融合多个MLP分类器的Bagging集成模型可以减少单个MLP分类器的方差，其分类准确率达到98.72%，具有较好的实际应用价值.

关键词：在线学习行为学习者分类嵌入层 MLP神经网络 Bagging集成学习

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在线学习行为对混合学习绩效的影响研究

现代教育技术 2017年第2期27卷 79-85页

作者：李小娟梁中锋赵楠河南师范大学教育学院河南新乡453007 河南科技学院新科学院河南新乡453007 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

混合教学中在线学习行为影响着学生的学习绩效。文章对在线学习行为进行了分类,并运用因子分析、回归分析等学习分析技术,对混合教学案例在线学习表征数据进行定量分析,构建学生在线学习行为与学习绩效相关模型。通过关系数据分析可知:... 详细信息

混合教学中在线学习行为影响着学生的学习绩效。文章对在线学习行为进行了分类,并运用因子分析、回归分析等学习分析技术,对混合教学案例在线学习表征数据进行定量分析,构建学生在线学习行为与学习绩效相关模型。通过关系数据分析可知:学生的在线学习行为正向促进其网络学习自主效能感、自主学习能力和知识建构水平的提升,正向影响学习绩效的提高。基于此,文章提出了四点提高在线学习绩效的策略,包括注重在线学习环境、强调目标—任务—技术匹配的线上活动设计、注重教师参与指导、改革学习评价内容。

关键词：在线学习行为混合教学学习绩效学习分析结构方程模型

在线学习行为分析在高中信息技术翻转课堂教学中的应用研究

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在线学习行为分析在高中信息技术翻转课堂教学中的应用研究

作者：李冬梅四川师范大学

学位级别：硕士

随着教育信息化的快速发展以及各种教育服务平台越来越成熟,因此基于学习者的网络学习数据统计分析为各级教育教学工作者提供教育教学决策的参考信息和为支持学习者的高效自主学习方面有重要意义。利用各种网络学习系统或学习平台存储... 详细信息

随着教育信息化的快速发展以及各种教育服务平台越来越成熟,因此基于学习者的网络学习数据统计分析为各级教育教学工作者提供教育教学决策的参考信息和为支持学习者的高效自主学习方面有重要意义。利用各种网络学习系统或学习平台存储的学习者的学习数据,通过学习分析技术和统计分析方法及时了解学习者的学习进度和学习内容的掌握情况,并为学生的自主学习提供个性化的引导和帮助,使其达到较高的学习效果。本文从学生学习行为数据分析入手根据分析结果为学生的学习和教师的教学提供对应的学习和教学帮助策略,以中学信息技术课程为实验课程,利用翻转课程的课内翻转教学方式结合实验学校信息技术课程的教学目标开展教学实践,并对学习者学习过程的相关学习数据进行记录分析,针对不同的分析结果结合翻转课堂的教学和学习方式设计对应的反馈策略,为学习者提供有针对性的自主学习反馈和协助,为教师顺利的开展翻转课堂教学提供参考和帮助。本文首先对学生的学习环境和学生信息技术基础知识和技能方面的学习状况进行了解和分析,并从两个方面对学生的在线学行为进行分类。课前将课内所需的帮助性学习材料上传到moodle平台,课中开始将学习任务发放下去,学生利用平台的学习资源自主学习完成接收的学习任务。借助学习平台的记录和教师的观察记录获取学生学习过程中的学习行为数据,学习过程中根据学生的学习表现调整后续的教学内容和安排教学活动。然后利用Spss统计分析方法的功能对获取到的所有学习数据采用相关分析方法对各学习行为数据进行显著性分析,得出学生学习过程中的相关学习行为与模块测验成绩之间是否存在显著性的相关关系。通过对大量的学习行为数据分析,总结得出不同的学习行为之间与模块学习测验成绩存在不同的显著性关系。根据分析结论设计对应的教学和学习策略,帮助老师在翻转课堂教学中根据学生学习过程中的每个学习环节出及时协助和指导学习困难的学生,同时为学生的自主学习过程提供实时的警示和支持策略促进学生更好的学习。

关键词：翻转课堂学习分析在线学习行为学习策略

在线学习行为的数据挖掘研究——以MOOC学习行为研究为例

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在线学习行为的数据挖掘研究——以MOOC学习行为研究为例

作者：刘敏重庆大学

学位级别：硕士

由于现代信息技术及互联网的飞速发展,在线学习方式已成为重点关注的问题。当今社会处于一种快节奏生活,人们可利用在线教育平台,把零散时间加以利用学习,但学习者很难判断自己在学习过程中的学习状态和学习效果,教师也难以深入了解每... 详细信息

由于现代信息技术及互联网的飞速发展,在线学习方式已成为重点关注的问题。当今社会处于一种快节奏生活,人们可利用在线教育平台,把零散时间加以利用学习,但学习者很难判断自己在学习过程中的学习状态和学习效果,教师也难以深入了解每位学习者的学习行为,不能及时预测学习者的学习行为和学习效果,学习者的学习容易事倍功半。学习者在在线学习平台上学习时,会将其含有学习行为信息的数据留在学习平台上,我们对这些数据进行分析和可视化,找到学习者在学习中存在的隐含问题,为在线平台中的教育工作者提供预警能力,也可以为学习者提供学习上的帮助。本文研究的主要内容为:1)基于收集得到的MOOC学习者的学习数据,利用统计分析方法,从学习者的学习行为特点、学习者类型、以及学习行为与学习成绩之间的关系三个角度进行了分析,进而得到数据背后的有价值信息,为后文建立预测模型奠定基础。例如利用多元线性回归,探究学习行为对学习成绩的影响,分析发现学习者在学习过程中,论坛发帖数量、活跃天数、学习事件数、模块完成比例以及学习章节数,都与学习成绩之间存在正相关性。并探究五种学习行为分别对学习成绩的解释力度。2)研究了决策树单一分类器,梯度提升决策树、随机森林分类器对MOOC用户最终成绩的预测方法。通过对预测模型的评估,分析比较这三种模型的性能。基于三种成绩预测模型分类效果的比较,研究证明集成分类预测模型比单一分类预测模型效果好,并且三种分类模型中,随机森林算法成绩预测模型的预测分类效果最好。本文对实验结果进行了深入分析,得到MOOC学习者的学习行为和成绩的联系。对于MOOC平台教学者,可了解到MOOC学习者的学习特征以及自主学习情况,促进教学改革,在优化教学方案决策上提供帮助;对于MOOC平台的用户,可了解自己学习行为表现的利弊,和在学习过程中的行为表现对学习成绩的影响,渐渐改变学习习惯提升学习效率,优化学习方法。

关键词： MOOC 在线学习行为数据挖掘分类算法

基于二维象限分析的大学生在线学习行为研究——以混合学习环境下的SPOC实践为例

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电化教育研究 2023年第8期44卷 49-56页

作者：蔡旻君唐睿魏钰西北师范大学教育技术学院甘肃兰州730070 兰州工业学院甘肃兰州730050

在线学习环境下学生的全景式行为表现反映着学生的真实学习投入状况,进而折射出线上教学的质量。研究中以混合学习环境下的SPOC实践为例,从在线学习行为的内隐性和外显性特征两个维度构建学习行为分析的象限图,试图对学习者的在线学习... 详细信息

在线学习环境下学生的全景式行为表现反映着学生的真实学习投入状况,进而折射出线上教学的质量。研究中以混合学习环境下的SPOC实践为例,从在线学习行为的内隐性和外显性特征两个维度构建学习行为分析的象限图,试图对学习者的在线学习投入表现、学习效果以及内隐性和外显性交互影响作用的异同进行较全面的分析。研究发现:(1)在学习投入水平上,作业类学习任务达到较高的行为投入,而自主选择类的行为投入较低。(2)在线学习投入的学习效果上,全面投入类行为的学习效果要优于主动投入类行为和被动投入类行为的学习效果;而主动投入类行为和自我管理类行为的学习效果又要优于规律投入类行为和绩效投入类行为。(3)从学习行为内隐性与外显性交互影响的作用来看,当行为内隐性和外显性都呈现为高投入时,学习效果与行为投入趋于一致;当行为内隐性和外显性高低投入不一致时,学习效果并不理想。

关键词：在线学习行为学习投入百分等级量表 Rasch模型二维象限

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数据科学视角下在线教学评价通用模型研究

现代教育技术 2022年第11期32卷 101-109页

作者：刘选刘革平廖剑西南大学教育学部重庆400715 四川开放大学科研处四川成都610073

当前在线教学评价面临研究范式有待转型、研究层次有待深化、研究方法亟待创新的挑战,而数据科学可为在线教学评价提供较好的学理支持和方法论指导。基于此,文章首先构建了数据科学视角下在线教学评价通用模型的雏形;之后结合两轮调研... 详细信息

当前在线教学评价面临研究范式有待转型、研究层次有待深化、研究方法亟待创新的挑战,而数据科学可为在线教学评价提供较好的学理支持和方法论指导。基于此,文章首先构建了数据科学视角下在线教学评价通用模型的雏形;之后结合两轮调研中专家所提的意见和建议,从体现评价的要素及过程、突出数据增值的核心、体现闭环关系、体现双向驱动特色等方面对模型的雏形进行了优化;最后,将优化后的数据科学视角下在线教学评价通用模型在S大学的“信息化管理与运作”课程中进行了初步应用。根据对课程中2357名学习者在线学习数据的统计分析,文章对学习者的整体学习行为、学习者特征、在线交互行为、在线学习成绩进行了深入分析,研究结论验证了数据科学视角下在线教学评价通用模型的有效性。此通用模型的提出,有助于为深入开展在线教学评价研究与实践提供范式支持和方法指引。

关键词：数据科学在线教学评价数据流在线学习行为