發(fā)布時間：2017-09-17 15:42

  本文關鍵詞：MOOCs學習行為與學習效果的邏輯回歸分析

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【摘要】：目前,MOOCs(大規(guī)模開放在線課程)在世界范圍內(nèi)迅猛發(fā)展,但是隨之而來的是對MOOCs學習質(zhì)量和高輟學率等現(xiàn)象的質(zhì)疑�，F(xiàn)有MOOCs平臺大都對學習者在線學習行為有較為詳細的記錄。如何對學習行為數(shù)據(jù)進行分析、建模和解讀是大數(shù)據(jù)時代教育研究的熱點和難點所在。邏輯回歸方法作為一種成熟的機器學習方法可以有效地建立學習行為和學習效果之間的模型。本研究總結(jié)了在線學習領域邏輯回歸研究的流程,在此基礎上,從MOOCs在線學習過程出發(fā)構(gòu)建了學習行為指標,并應用邏輯回歸對MOOCs學習數(shù)據(jù)進行分析,就學習者在線學習行為對學習成績的影響展開了探索。研究檢驗了邏輯回歸對于在線學習效果研究的價值,發(fā)現(xiàn)了課程注冊時滯、登錄課程次數(shù)、提交作業(yè)測試次數(shù)、習題保存次數(shù)的均值和視頻觀看完成度等指標與成績的相關性。研究發(fā)現(xiàn):在該課程中提交作業(yè)測試可以作為MOOCs學習成績預測的關鍵指標,所構(gòu)建的邏輯回歸模型預測準確率達到98%。
【作者單位】： 北京師范大學遠程教育研究中心;中央民族大學現(xiàn)代教育技術部;北京師范大學教育學部;
【關鍵詞】： MOOCs 邏輯回歸 在線學習行為 學習效果
【基金】：北京師范大學自主科研基金項目“學習者在線學習狀態(tài)分析與可視化工具研發(fā)”課題成果 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助
【分類號】：G434
【正文快照】： 一、引言近年來,MOOCs的快速發(fā)展使其教學效果受到越來越多的關注。MOOCs學習的規(guī)模效應,使得在MOOCs中難以開展個性化的教學。有研究對目前部分高校主流MOOCs平臺的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計表明,雖然課程完成率有達到40%的情況,但大部分課程完成率不到10%(Jordan,K.,2013)。大規(guī)模的學習

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