隨著在線學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和在線學(xué)習(xí)平臺的普及,教育數(shù)據(jù)分析與學(xué)習(xí)效果預(yù)測越來越受到研究者的關(guān)注,推動了個性化教學(xué)的發(fā)展。然而,國內(nèi)的學(xué)習(xí)分析預(yù)測模型還停留在理論探索與構(gòu)建的階段,鮮有對在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實際預(yù)測的研究,僅有的少數(shù)研究在選擇預(yù)測算法時,沒有說明選擇依據(jù),這會導(dǎo)致預(yù)測算法選擇上的盲目性。縱觀國內(nèi)外研究,在選取預(yù)測學(xué)習(xí)行為指標(biāo)時,沒有結(jié)合整個在線學(xué)習(xí)過程,大部分研究直接選取行為指標(biāo),這難免會造成行為因素的缺失,從而影響預(yù)測結(jié)果。本文主要的研究內(nèi)容及研究成果如下:1、使用文獻(xiàn)研究法總結(jié)分析了國內(nèi)外關(guān)于學(xué)習(xí)分析模型和學(xué)習(xí)預(yù)測的相關(guān)研究,針對總結(jié)出來的研究問題,結(jié)合云課堂的實際情況,提出研究需要解決的主要問題。2、結(jié)合學(xué)習(xí)者在云課堂中的整個在線學(xué)習(xí)過程,理清相關(guān)文獻(xiàn)中影響學(xué)習(xí)效果的行為指標(biāo),在此基礎(chǔ)上,提出19個可供數(shù)據(jù)收集的行為指標(biāo),構(gòu)建了基于在線學(xué)習(xí)行為分析的學(xué)習(xí)效果預(yù)測模型,該模型構(gòu)建過程包含四個步驟:數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)效果預(yù)測算法、預(yù)測及干預(yù),學(xué)習(xí)效果預(yù)測算法部分又包含特征值選取、預(yù)測算法選擇、數(shù)據(jù)集分類、預(yù)測模型評估四部分。3、以華中師范大學(xué)云課堂上的... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２行為科學(xué)的過程??行研人的行產(chǎn)生、展、化的，以預(yù)測和控制人的行為

從而對可能存在問題的學(xué)習(xí)者進(jìn)行干預(yù)，對個性化學(xué)習(xí)的研究有一定的意義，??本文在廣泛文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，從效果預(yù)測的角度，構(gòu)建出基于在線學(xué)習(xí)行為分析??的效果預(yù)測模式。如圖３．１所示。??預(yù)測與干預(yù)?數(shù)據(jù)采集與處理??＾?學(xué)習(xí)效果ｆ頁測?１??學(xué)習(xí)效果預(yù)測?她??數(shù)據(jù)分析??圖３．１基于在線行為分析的學(xué)習(xí)效果預(yù)測模型??３．２數(shù)據(jù)的采集和處理??這個階段需要完成兩個工作：數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)處理。學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集的場景??是在線學(xué)習(xí)平臺，數(shù)據(jù)產(chǎn)生端包括ＰＣ端、移動端、Ｗｅｂ端，采集的數(shù)據(jù)來源具有??多形式的特征，既可來自數(shù)據(jù)庫中的日志數(shù)據(jù)，也可以是頁面鼠標(biāo)拖拽等操作記錄??以及攝像頭捕捉的表情等。??在線學(xué)習(xí)行為分析的數(shù)據(jù)來源于ＭＯＯＣ平臺或其他在線學(xué)習(xí)平臺，在線學(xué)習(xí)??平臺上的數(shù)據(jù)以不同的數(shù)據(jù)形式分別存放在不同類型的數(shù)據(jù)庫中，以下是在線學(xué)習(xí)??平臺數(shù)據(jù)的一般存儲類型分類，如圖３．２所示：①非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，學(xué)習(xí)者的動態(tài)??活動如登錄狀態(tài)、在不同學(xué)習(xí)單元的活動等存儲在ＭｏｎｇｏＤＢ這樣的非關(guān)系型數(shù)據(jù)??庫中。②關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；學(xué)習(xí)者的基本信息如年齡、性別、賬號等信息存儲在像Ｍｙｓｑｌ、??ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。③服務(wù)器ＪＳＯＮ事件，以ＪＳＯＮ格式在整個課??程中點(diǎn)擊數(shù)據(jù)流，包括服務(wù)器和瀏覽器端事件。一般而言，學(xué)生與演講視頻的交互??（例如點(diǎn)擊暫停）被記錄為瀏覽器端ＪＳＯＮ事件

從而對可能存在問題的學(xué)習(xí)者進(jìn)行干預(yù)，對個性化學(xué)習(xí)的研究有一定的意義，??本文在廣泛文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，從效果預(yù)測的角度，構(gòu)建出基于在線學(xué)習(xí)行為分析??的效果預(yù)測模式。如圖３．１所示。??預(yù)測與干預(yù)?數(shù)據(jù)采集與處理??＾?學(xué)習(xí)效果ｆ頁測?１??學(xué)習(xí)效果預(yù)測?她??數(shù)據(jù)分析??圖３．１基于在線行為分析的學(xué)習(xí)效果預(yù)測模型??３．２數(shù)據(jù)的采集和處理??這個階段需要完成兩個工作：數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)處理。學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集的場景??是在線學(xué)習(xí)平臺，數(shù)據(jù)產(chǎn)生端包括ＰＣ端、移動端、Ｗｅｂ端，采集的數(shù)據(jù)來源具有??多形式的特征，既可來自數(shù)據(jù)庫中的日志數(shù)據(jù)，也可以是頁面鼠標(biāo)拖拽等操作記錄??以及攝像頭捕捉的表情等。??在線學(xué)習(xí)行為分析的數(shù)據(jù)來源于ＭＯＯＣ平臺或其他在線學(xué)習(xí)平臺，在線學(xué)習(xí)??平臺上的數(shù)據(jù)以不同的數(shù)據(jù)形式分別存放在不同類型的數(shù)據(jù)庫中，以下是在線學(xué)習(xí)??平臺數(shù)據(jù)的一般存儲類型分類，如圖３．２所示：①非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，學(xué)習(xí)者的動態(tài)??活動如登錄狀態(tài)、在不同學(xué)習(xí)單元的活動等存儲在ＭｏｎｇｏＤＢ這樣的非關(guān)系型數(shù)據(jù)??庫中。②關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；學(xué)習(xí)者的基本信息如年齡、性別、賬號等信息存儲在像Ｍｙｓｑｌ、??ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。③服務(wù)器ＪＳＯＮ事件，以ＪＳＯＮ格式在整個課??程中點(diǎn)擊數(shù)據(jù)流，包括服務(wù)器和瀏覽器端事件。一般而言，學(xué)生與演講視頻的交互??（例如點(diǎn)擊暫停）被記錄為瀏覽器端ＪＳＯＮ事件

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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