“互聯(lián)網+教育”讓中國教育正在步入一場基于信息化技術的偉大變革之中,MOOC是由教育模式與互聯(lián)網技術相融合而形成的一種教育理念先進、課程資源豐富、教學手段靈活、學習評價多元的全新學習環(huán)境。以MOOC課堂為代表的在線學習平臺能夠實時跟蹤學習者的學習行為數(shù)據(jù),研究潛藏在行為數(shù)據(jù)中的有用價值,是一項保障學習者的學習質量的有效舉措。因此,對學習者的學習效果進行預測和對學習者的學習行為進行干預是具有非常重要的現(xiàn)實意義。然而,通過研讀文獻發(fā)現(xiàn)相關實證研究較少,這些研究要么對數(shù)據(jù)指標選取存在片面性或者數(shù)據(jù)量較少,要么采用的單一預測模型的準確性不高。針對目前研究的不足之處,本文做了以下研究工作:1、結合學習者在英國開放大學在線學習平臺VLE的整個學習過程,本文歸納了 7個維度共33個可用于數(shù)據(jù)分析的相關指標,這些指標不僅僅包含了內容學習行為、測試行為、合作行為和資源搜索行為等人機交互行為數(shù)據(jù),還包括了人口背景信息、學習能力、學習態(tài)度等其他影響學習效果的特征數(shù)據(jù),試圖最大限度地采集相關指標。2、對學習者的相關數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計,探討在線學習是否真正影響學習效果這一基礎研究。同時使用多元統(tǒng)計法和機器學習算... 

【文章來源】：華中師范大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１組織結構圖??第五章，基于在線學習行為分析的學習效果單一預測模型

圖２．１行為動機原理??

圖２．?２數(shù)據(jù)挖掘過程??數(shù)據(jù)挖掘簡單而言就是從紛繁復雜的數(shù)據(jù)集獲取到預先未知但具有價值的信??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國教育改革中的慕課（MOOC）發(fā)展研究綜述（2012-2018）[J]. 鄧東元.  昆明理工大學學報(社會科學版). 2019(01)
[2]數(shù)據(jù)挖掘在教育大數(shù)據(jù)中的應用研究[J]. 王曉妮,韓建剛.  無線互聯(lián)科技. 2018(18)
[3]大規(guī)模私有型在線課程建設模式及其質量保障機制——以國家開放大學網絡課程建設過程為例[J]. 石磊,程罡,劉志敏,馮立國.  中國遠程教育. 2018(08)
[4]教育數(shù)據(jù)挖掘工具綜述[J]. 斯特凡·斯萊特,斯萬克·約克西莫維奇,維特梅·科萬諾維奇,萊恩·貝克,德拉甘·加斯維奇,崔鑫,王靖.  開放學習研究. 2018(01)
[5]基于協(xié)同過濾算法的MOOC個性化推薦系統(tǒng)[J]. 胡國強,張旭虎.  信息技術. 2017(06)
[6]面向深度學習的在線課程活動設計研究——基于英國開放大學的案例剖析[J]. 冷靜,吳小芳,顧小清.  遠程教育雜志. 2017(02)
[7]基于MOOC教學平臺的教學模式建構研究[J]. 張慧毅,徐榮貞,孫杰,蔣玉潔.  中國教育信息化. 2017(02)
[8]淺析數(shù)據(jù)挖掘在教育數(shù)據(jù)中的應用[J]. 孫志梅.  信息通信. 2016(11)
[9]大學生在線學習行為與人格特征的相關性研究[J]. 李陽,馬力,官巍.  中國教育信息化. 2016(17)
[10]edX平臺教育大數(shù)據(jù)的學習行為分析與預測[J]. 賀超凱,吳蒙.  中國遠程教育. 2016(06)

碩士論文
[1]基于Bagging算法優(yōu)化MLP神經網絡量化選股[D]. 范振宇.上海師范大學 2018
[2]基于在線學習行為分析的學習效果預測方法研究[D]. 黃戌珺.華中師范大學 2018
[3]基于Blackboard平臺的在線學習行為分析與預測[D]. 張英杰.內蒙古師范大學 2017
[4]大數(shù)據(jù)環(huán)境下在線學習行為分析模型研究[D]. 李陽.哈爾濱理工大學 2017
[5]學習行為分析與學業(yè)預警系統(tǒng)研究與設計[D]. 孫昊.蘇州大學 2017
[6]大型開放式在線教育中大數(shù)據(jù)的文本分類研究[D]. 邵改杰.西華師范大學 2016
[7]MOOC用戶流失率的統(tǒng)計建模和預測技術的研究[D]. 劉文彥.北京郵電大學 2016



本文編號：3246159