本文關鍵詞：MOOCs交互模式聚類研究

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【摘要】：聚類分析是學習分析和數據挖掘的常見方法,其核心在于通過分析對象特征屬性集合的相似程度來進行分類。聚類分析在遠程教育中有著廣闊的應用空間,可以對在線學習行為模型和績效水平進行有效劃分,使之成為后續(xù)研究的重要基礎。對在線學習領域的典型聚類研究進行分析,將聚類研究的流程和要點進行總結,著重探討了聚類變量選擇和有效性檢驗等方面,并對252門MOOCs的在線交互狀況進行了聚類分析。研究發(fā)現,我國大多數MOOCs交互水平較低,教師在交互中并不活躍,沒有進行積極的答疑輔導和交互組織;隨著教師發(fā)布主題帖數量的增加,課程的交互水平會隨之提高;教師的積極參與能夠促進課程交互水平,但在交互水平較高的課程中,教師投入的增加并沒有帶來課程交互水平的增長;教師需要對學生的交互進行有效組織,才能促進交互水平的進一步提高。
【作者單位】： 中央民族大學現代教育技術部;加州大學爾灣分校教育學院;北京師范大學教育學部;
【關鍵詞】： 聚類 MOOC 學習分析 交互分析
【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】： 隨著MOOCs的蓬勃發(fā)展,在線學習數據不斷激增,學習分析和教育大數據也越來越受到關注。如何通過數據提升教育教學質量,提高教學管理水平,促進有效學習發(fā)生,吸引著越來越多的研究者和實踐者。對在線學習過程數據的分析并非新生事物。從分析方法上,學習分析將統計分析、機器學習

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