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化学教育（中英文） 2024年第4期45卷 86-96页

作者：葛雯周爱珍周亚红吴玲玲王娟程斌浙江药科职业大学中药学院浙江宁波315100

随着大规模在线开放课程的兴起,越来越多的高校参与到慕课(MOOC)建设中。目前已有的标准和措施大多是从课程建设者和管理者的角度提出,从学习者的角度保证MOOC课程质量的研究还不够系统和完善。以“中药化学实用技术”课程为例,尝试从... 详细信息

随着大规模在线开放课程的兴起,越来越多的高校参与到慕课(MOOC)建设中。目前已有的标准和措施大多是从课程建设者和管理者的角度提出,从学习者的角度保证MOOC课程质量的研究还不够系统和完善。以“中药化学实用技术”课程为例,尝试从学习者的视角出发,基于SDOD理念,构建了基于学习体验的含3个一级指标、11个二级指标和43个三级指标的慕课质量评价体系,通过2轮德尔菲法的修正,采用层次分析法和专家排序法计算指标权重,并结合模糊综合评价法对本课程慕课的质量做出评价,为提高本课程慕课质量、提升课程学习体验提供理论上和方法上的参考。

关键词：慕课评价学习者视域 SDOD理念中药化学实用技术

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日本茶道课程教学中日本文化类慕课评价体系研究

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福建茶叶 2019年第1期41卷 294-295页

作者：陈欣亿天津农学院天津300384

慕课基于移动互联网的发展而得到普及,并发挥着重要的教育价值。慕课将教育与互联网融合,改变了传统的教学模式,是一种新型的在线课程。日本茶道课程教学应用慕课教学方法具有适应性,可实现跨空间、时间文化教育传播,在日本文化类课程... 详细信息

慕课基于移动互联网的发展而得到普及,并发挥着重要的教育价值。慕课将教育与互联网融合,改变了传统的教学模式,是一种新型的在线课程。日本茶道课程教学应用慕课教学方法具有适应性,可实现跨空间、时间文化教育传播,在日本文化类课程教学中被广泛应用。本文主要探讨了日本文化类慕课评价体系的开发与建设,并以茶道课程为例,对其课程评价体系进行了研究。

关键词：日本文化慕课评价评价体系日本茶道

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教学研究型大学慕课建设的路径

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高教发展与评估 2019年第5期35卷 87-98,I0006-I0007页

作者：丁锦宏钱小龙南通大学教育科学学院

大学一直是作为慕课运动的主力军和引领者存在,但在具体的建设和应用过程中,不同的大学扮演着不同的角色,发挥着不同的作用。大学慕课种类繁多,从基本教学功能可以区分为专业课程类慕课、基础课程类慕课和通识课程类慕课。根据教学研究... 详细信息

大学一直是作为慕课运动的主力军和引领者存在,但在具体的建设和应用过程中,不同的大学扮演着不同的角色,发挥着不同的作用。大学慕课种类繁多,从基本教学功能可以区分为专业课程类慕课、基础课程类慕课和通识课程类慕课。根据教学研究型大学的架构分析和概念界定可以了解其独特的教学特征,相应地反映出对于慕课的特殊需求。在此基础上,可以明确教学研究型大学慕课建设的目标定位,即主要致力于建设优势品牌慕课、专业紧缺慕课、技术创新慕课和校本特色慕课。同时,教学研究型大学需要从学校层面明确慕课应用的态度,从教师层面加强慕课应用的认识,从学生层面了解慕课应用的需求,从教学层面形成慕课应用的策略,从而构建科学有效的慕课应用体系。

关键词：教学研究型大学慕课种类慕课效应特色课程慕课评价

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慕课评论的情感分析算法研究

慕课评论的情感分析算法研究

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作者：喻啸寒湖南大学

学位级别：硕士

慕课（Massive Open Online Course,MOOC,大规模在线开放课程）是基于通信与互联网技术发展起来的一种新型教育模式。其相对于传统线下课程打破了时间和空间的束缚,降低了学习的门槛和成本,有利于教育资源的共享和传播。我国慕课自2013... 详细信息

慕课（Massive Open Online Course,MOOC,大规模在线开放课程）是基于通信与互联网技术发展起来的一种新型教育模式。其相对于传统线下课程打破了时间和空间的束缚,降低了学习的门槛和成本,有利于教育资源的共享和传播。我国慕课自2013年开始起步,此后一直飞速发展,至2019年,国内慕课无论学习人次和课程数量都位于世界领先水平。然而慕课作为一种新型的教育模式,其建设方式尚处于探索之中,质量仍参差不齐。评论是学习者对慕课教学效果的直接反馈,因此,挖掘评论特征并分析评论情感,可以帮助慕课设计者更好的把握课程建设方向,对提高慕课质量具有重要意义。慕课评论的情感分析属于文本情感分析问题,文本情感分析主要有基于词典,基于机器学习和基于深度学习三种方法。后两种方法由于不需要预先构建人工词典,因此使用更为广泛。其中,SVM（Support Vector Machine,SVM）作为主要的机器学习分类算法之一,具有良好的泛化性和稳定性,在表现上常优于其他算法。然而,SVM的分类效果受惩罚系数C和核参数γ的影响较大,实际使用中一般采用网格搜索即通过一定的步长遍历所有可能参数来确定最优参数,该方法耗时长且精确度较低。因此,本文针对慕课评论情感分析问题,设计了GA（Genetic Algorithm,GA）优化的SVM即GA-SVM算法,主要包括浮点式编码方法、种群分组初始化方法、适应度函数及其验证集、选择函数、交叉变异算子的设计等。同时设计了适应度标定,启发式交叉等控制方法优化算法的收敛性。通过设计GA-SVM算法来提高慕课评论的分类效果。本文从中国大学MOOC平台上爬取慕课评论,对评论进行清洗与中文分词,使用Word2Vec构建词向量模型,同时,对评论进行特征词与主题挖掘。然后对清洗后的评论进行分组,平衡处理与人工筛查,使用已构建的词向量模型结合TF-IDF加权将评论向量化,构建实验样本集。在样本集上,本文首先实验了GA-SVM的验证集切分比,然后分别训练GA-SVM与其他传统分类模型如SVM、NB（Naive Bayesian,NB）、LR（Logistic Regression,LR）等,将所有模型进行比较。最终测得GA-SVM模型在慕课评论情感分类上的准确率、精确率、召回率、F1-score分别为90.26%、92.59%、94.33%、93.45%。实验结果表明GA-SVM总体上优于其他传统分类模型,在慕课评论情感分类上具有较高的准确率、精确率、召回率等,适合处理此类问题。

关键词：慕课慕课评价情感分析 SVM GA

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