本文關鍵詞：基于教育大數(shù)據(jù)的量化自我MOOC自適應學習系統(tǒng)研究

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【摘要】：教育大數(shù)據(jù)創(chuàng)新性地完善了當前學習系統(tǒng)的架構,實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)流的學習分析和挖掘機制,讓以往難以實現(xiàn)的精準分析成為了可能,而量化自我算法將成為教育大數(shù)據(jù)分析和實現(xiàn)自適應學習的關鍵所在。本文首先分析了教育大數(shù)據(jù)背景下作為個人級數(shù)據(jù)應用的量化自我概念。然后,討論如何通過全面地記錄、跟蹤和可視化學習者的學習行為,促使量化自我算法更容易、準確地獲得學習者的經(jīng)驗,實現(xiàn)以學習者的認知需求為中心來優(yōu)化學習者的學習過程。進而提出基于量化自我算法的MOOC自適應學習系統(tǒng)的模型,并且對該模型的結(jié)構進行了詳細分析。最后,結(jié)合基于網(wǎng)絡學習行為分析的智能反饋策略和認知思維層次的在線學習行為分類,構建了量化自我學習算法QSLA(Quantified Self Learning Algorithm)作為實現(xiàn)基于教育大數(shù)據(jù)的自適應學習的基礎。
【作者單位】： 首都師范大學教育技術系;
【關鍵詞】： 教育大數(shù)據(jù) 自適應學習 量化自我 QSLA
【分類號】：G434
【正文快照】： 一、問題的提出自適應學習是一種復雜的、根據(jù)學習者的交互及其表現(xiàn)水平而調(diào)整的、大部分情況下非線性方法的教學與輔導。[1]自適應學習的重要目標是依據(jù)用戶模型,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動對學習者學習行為進行預測,并且向?qū)W習者推薦個性化學習對象。[2]而資源豐富、用戶龐大的MOOC為學習

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