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混合式教学中在线学习行为与学习效果的关系分析及建议

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湖北科技学院学报 2022年第2期42卷 112-117页

作者：杨婉霞甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

以甘肃农业大学参与微机控制技术课程混合式教学改革的200名学生为研究对象,依托学校混合式教改THOEL网络教学综合平台,借助该平台中对微控课程的在线学习行为的统计数据,利用SPSS软件的相关性分析方法,从学生的进入课堂次数、参与讨论... 详细信息

以甘肃农业大学参与微机控制技术课程混合式教学改革的200名学生为研究对象,依托学校混合式教改THOEL网络教学综合平台,借助该平台中对微控课程的在线学习行为的统计数据,利用SPSS软件的相关性分析方法,从学生的进入课堂次数、参与讨论问题次数、在线学习时长和阅读该课程教学资料次数4方面研究分析学生在线学习行为与相应课程期末考试成绩的相关性,以此衡量在线学习行为与学习效果的关系。研究结果显示,除了参与在线讨论之外,其余三种在线学习行为与该课程的期末考试成绩之间均存在着显著正相关性。针对此次分析的结果,对今后混合式教学课程平台的进一步建设提出了相应的建议。

关键词：混合式教改相关性分析在线学习行为考试成绩

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学生在线学习行为与课程成绩的关系研究

石家庄职业技术学院学报 2022年第6期34卷 1-8页

作者：赵圆圆李慧于雅智石家庄职业技术学院信息工程系河北石家庄050081 河北地质职工大学计算机与信息技术系河北石家庄050081 石家庄信息工程职业学院软件工程系河北石家庄052160

在线学习行为的研究对教育者提高线上教学的效果和质量有着非常重要的指导意义.使用皮尔逊相关系数分析法对课程音视频学习情况、章节学习次数、作业完成情况、签到(考勤)、任务点完成情况、在线测试成绩等在线学习行为变量与期末最终... 详细信息

在线学习行为的研究对教育者提高线上教学的效果和质量有着非常重要的指导意义.使用皮尔逊相关系数分析法对课程音视频学习情况、章节学习次数、作业完成情况、签到(考勤)、任务点完成情况、在线测试成绩等在线学习行为变量与期末最终成绩进行相关性分析,利用k均值聚类算法进行聚类分析,使用决策树归纳算法构造课程成绩预测模型.结果表明,在线测试成绩、作业完成情况和课程音视频情况是在线学习行为变量中比较重要的变量,对学生的课程成绩影响较大.

关键词：在线学习行为课程成绩聚类算法预测模型

异步SPOC学习者的在线学习行为研究——基于结构方程模型的实证分析

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教育进展 2022年第1期12卷 127-134页

作者：梁美丽张曼茵刘建熙广东外语外贸大学数学与统计学院广东广州

在当今的信息时代,基于互联网的线上学习互动模式迅速发展。在2020年新冠肺炎疫情的影响下,线上教学模式在全世界范围内广泛地开展,线上教学的质量和效果对整个教育具有重要的影响。本文基于广东某高校2020年在慕课平台上利用异步SPOC... 详细信息

在当今的信息时代,基于互联网的线上学习互动模式迅速发展。在2020年新冠肺炎疫情的影响下,线上教学模式在全世界范围内广泛地开展,线上教学的质量和效果对整个教育具有重要的影响。本文基于广东某高校2020年在慕课平台上利用异步SPOC进行高等代数教学的数据,采用结构方程模型对在线学习行为进行研究。我们发现视频学习既对学生成绩产生直接影响也产生间接影响,此间接影响是通过其对讨论区学习的直接影响来实现的。比起期末成绩,SPOC成绩和平时成绩两个指标更能反映学生学习效果。这些结论可为线上教学的有效开展提供思路和方法。

关键词：结构方程模型在线学习行为异步SPOC

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财经院校学生在线学习行为分析研究

高教学刊 2022年第28期8卷 90-93页

作者：刘丽梅吉林财经大学应用数学学院长春130117

分析学生在线学习行为,定制个性化学习实效路径,顺应信息时代高等教育发展的趋势和潮流。该文以财经院校学生在线学习行为数据为依托,首先建立熵权TOPSIS在线学习行为分析模型,对财经院校各专业学生的在线学习行为进行评价和比较分析。... 详细信息

分析学生在线学习行为,定制个性化学习实效路径,顺应信息时代高等教育发展的趋势和潮流。该文以财经院校学生在线学习行为数据为依托,首先建立熵权TOPSIS在线学习行为分析模型,对财经院校各专业学生的在线学习行为进行评价和比较分析。然后用障碍度模型识别财经院校各专业在线学习行为障碍因子的共性特征和差异性特征。最后提出促进财经院校学生在线学习实效的路径,为在线学习师生提供更多的实践参考与理论依据。

关键词：在线学习行为熵权TOPSIS模型学习行为障碍因子学习实效路径财经院校学生

大数据背景下基于K-means聚类算法的在线学习行为路径分析与研究

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网络安全技术与应用 2022年第5期 43-45页

作者：王婷吉林建筑科技学院吉林130114

本文主要就K-means聚类算法特点,研究其在线学习行为路径中的应用方法,即通过对学生在线学习行为路径采集数据做聚类分析,获取学生在线学习的行为路径,创建学生在线学习行为模型与行为分析平台,并以学生在线学习行为模式作为数据来源,... 详细信息

本文主要就K-means聚类算法特点,研究其在线学习行为路径中的应用方法,即通过对学生在线学习行为路径采集数据做聚类分析,获取学生在线学习的行为路径,创建学生在线学习行为模型与行为分析平台,并以学生在线学习行为模式作为数据来源,分析学生在线学习行为特点,总结在线学习行为规律,为混合式教学提供更好的数据指导,达到更好的教学效果。

关键词： K-means聚类算法在线学习行为数据挖掘

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基于线性回归算法的在线学习行为分析

计算机技术与发展 2022年第7期32卷 191-195页

作者：郭玲玲范思萌王梅苏冬娜东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

互联网的快速发展带动了教育领域的发展,促使在线学习迅速兴起并深受教育人士认可。因此各种在线学习平台中的教学数据飞速递增,对于如何充分利用、深度分析平台存储数据的价值,引起了教育从事人员的关注。应用机器学习技术,对学习者在... 详细信息

互联网的快速发展带动了教育领域的发展,促使在线学习迅速兴起并深受教育人士认可。因此各种在线学习平台中的教学数据飞速递增,对于如何充分利用、深度分析平台存储数据的价值,引起了教育从事人员的关注。应用机器学习技术,对学习者在线学习行为与学习结果之间的相关性进行了一系列学习分析。通过收集在线平台上学生学习时的数据,对收集到的数据进行预处理。基于K-means聚类算法对学习者聚类建模,将学生聚类成不同的类型。教师给予不同群体的学生相应的资料,有效地提高学生的学习效率。基于线性回归算法分析学生学习行为,确定学习行为对于学生最终成绩影响程度,教师在众多在线平台学生活动中筛选出对学生最终成绩影响较大的活动,完善教学方式。

关键词：在线学习行为 K-means聚类算法线性回归学习行为分析以学习者为中心

高校思政课学生在线学习行为分类框架构建研究——基于53篇中文文献的质性分析

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教育信息技术 2023年第3期 34-38页

作者：杨琼娇代晓慧中南民族大学湖北武汉430074

在疫情防控常态化背景下,在线学习已成为大学生开展思政课程学习的主要方式之一,而有关思政课在线学习的研究主题也成了研究者们关注的热点。文章在对53篇与高校思政课学生在线学习相关的文献进行质性分析的基础上,将高校思政课学生在... 详细信息

在疫情防控常态化背景下,在线学习已成为大学生开展思政课程学习的主要方式之一,而有关思政课在线学习的研究主题也成了研究者们关注的热点。文章在对53篇与高校思政课学生在线学习相关的文献进行质性分析的基础上,将高校思政课学生在线学习行为分为操作行为、认知行为、协作行为、问题解决行为和互动行为五个大类,进而构建了高校思政课学生在线学习行为分类框架。对每一种在线学习行为的内涵和特征进行了阐释和分析,并针对当前高校思政课学生在线学习行为中的不足提出了改进建议。

关键词：高校思政课在线学习行为分类框架质性分析

翻转课堂教学模式下学生在线学习行为与学习效果的相关性研究

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创新创业理论研究与实践 2022年第11期5卷 24-27页

作者：兰慧红广西教育学院数学与信息科学学院广西南宁530023

该文以广西教育学院参加“C语言程序设计”课程的71名学生为研究对象,以广西教育学院网络教学平台数据为数据源,采用数据挖掘和量性研究方法,对翻转课堂教学模式下学生的在线学习行为与学习效果进行相关性分析,探索它们之间的相关关系... 详细信息

该文以广西教育学院参加“C语言程序设计”课程的71名学生为研究对象,以广西教育学院网络教学平台数据为数据源,采用数据挖掘和量性研究方法,对翻转课堂教学模式下学生的在线学习行为与学习效果进行相关性分析,探索它们之间的相关关系。研究表明,学生浏览课前任务单次数、课前测试完成率、课前测试正确率、微课视频完成率、PPT教学课件完成率、课堂应答完成率、课堂应答正确率、作业测试完成率和作业测试正确率均与学习效果存在显著正相关关系,学生观看微课视频次数、时长和PPT教学课件观看次数与学习效果无显著相关关系。

关键词：翻转课堂在线学习行为学习效果相关性分析

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开放教育英语学习者在线学习行为分析

教育信息技术 2023年第1期 100-104页

作者：张滢王宇徐晓茗广州开放大学广东广州510091

文章采集了广州开放大学1743名学习者2021年秋季学期参加国开学习网一网一平台试点“人文英语4”课程的“学习分析”数据,运用数据分析和挖掘方法,辅以文本分析与挖掘方法,对学习者在线学习行为进行描述、统计和分析,揭示背后的群体特... 详细信息

文章采集了广州开放大学1743名学习者2021年秋季学期参加国开学习网一网一平台试点“人文英语4”课程的“学习分析”数据,运用数据分析和挖掘方法,辅以文本分析与挖掘方法,对学习者在线学习行为进行描述、统计和分析,揭示背后的群体特征。结果显示,学习者在线学习投入少、资源利用率低、交互程度不高、绩效导向显著等,与不同时期、区域、课程的开放教育学习者在不同学习平台上的表现无显著性差异,但不同教学单位之间存在差异。

关键词：开放教育在线学习行为英语