互聯(lián)網(wǎng)的普及使大規(guī)模在線開放課程（massive open online courses,簡(jiǎn)稱MOOC）成為教育領(lǐng)域一種新的學(xué)習(xí)方式。隨著MOOC的迅速擴(kuò)張,有關(guān)MOOC的評(píng)價(jià)研究開展地如火如荼。在MOOC平臺(tái)上,每門課程過(guò)程中或結(jié)束后學(xué)習(xí)者會(huì)在課程評(píng)價(jià)區(qū)撰寫課程評(píng)論,這是學(xué)習(xí)者對(duì)MOOC管理者和教學(xué)者的重要反饋信息,也是對(duì)MOOC課程質(zhì)量和教學(xué)效果進(jìn)行全面評(píng)價(jià)的重要支持。但是評(píng)論信息因?yàn)閿?shù)據(jù)數(shù)量龐大、內(nèi)容噪聲繁雜,在MOOC評(píng)價(jià)實(shí)際研究中沒(méi)有被有效利用。將文本挖掘技術(shù)運(yùn)用于課程評(píng)論信息處理,能快速有效分析文本數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息,深度了解MOOC學(xué)習(xí)者的情感和需求,可以作為現(xiàn)階段MOOC評(píng)價(jià)研究的重要補(bǔ)充和支持。經(jīng)過(guò)對(duì)國(guó)外內(nèi)MOOC評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)的綜述,本研究確立了以學(xué)習(xí)者為評(píng)價(jià)主體、以文本挖掘?yàn)榧夹g(shù)支持的MOOC評(píng)價(jià)方法。首先,收集中國(guó)大學(xué)MOOC平臺(tái)的評(píng)論文本為數(shù)據(jù)來(lái)源,使用學(xué)業(yè)情緒的概念建立分類標(biāo)準(zhǔn),將學(xué)習(xí)者分為積極高喚醒、積極低喚醒、消極高喚醒和消極低喚醒四種類別。其次,使用深度學(xué)習(xí)算法建立自動(dòng)分類模型,模型準(zhǔn)確率達(dá)到80%左右。使用該模型對(duì)收集的文本進(jìn)行分類,發(fā)現(xiàn)發(fā)布評(píng)論的學(xué)習(xí)... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

情緒對(duì)學(xué)習(xí)成就的影響模型

學(xué)業(yè)情緒的控制價(jià)值理論：前因、情緒和后果之間的循環(huán)關(guān)系

度學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，并利用模型對(duì)數(shù)度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，之所以被稱為“深征學(xué)習(xí)方法的機(jī)器學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)其實(shí)就是模仿人結(jié)構(gòu)來(lái)模擬人腦的信息處理方法，是一種深層次的人腦解釋文本、圖像、視頻、聲音等數(shù)據(jù)類型，建的分析能力。度學(xué)習(xí)可以簡(jiǎn)單理解為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。深度元結(jié)構(gòu)相似，包括輸入層、隱藏層、輸出層，輸入用于模型的輸出。輸入層就相當(dāng)于神經(jīng)元，輸出層相當(dāng)于神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)弱程度。最簡(jiǎn)單的人工模型結(jié)構(gòu)圖如圖 2.2 所示，感知器模型通過(guò)激活函

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]“以學(xué)生為中心”視角下教學(xué)評(píng)價(jià)的四大轉(zhuǎn)換任務(wù)[J]. 王媛.  教學(xué)研究. 2018(01)
[2]技術(shù)在未來(lái)高等教育中的應(yīng)用圖景——基于《地平線報(bào)告2017（高等教育版）》的分析[J]. 孫立會(huì),葛興蕾,陳張兼.  電化教育研究. 2017(12)
[3]大數(shù)據(jù)視角下的慕課評(píng)論語(yǔ)義分析模型及應(yīng)用研究[J]. 吳林靜,劉清堂,毛剛,黃煥,黃景修.  電化教育研究. 2017(11)
[4]面向MOOC課程評(píng)論的學(xué)習(xí)者話題挖掘研究[J]. 劉三女牙,彭晛,劉智,孫建文,劉海.  電化教育研究. 2017(10)
[5]MOOC學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測(cè)指標(biāo)探索與學(xué)習(xí)群體特征分析[J]. 牟智佳,武法提.  現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2017(03)
[6]MOOC評(píng)價(jià)模型研究[J]. 姚凱,李思志,李艷紅,邱靜靜.  復(fù)旦教育論壇. 2017(03)
[7]MOOC質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建探究[J]. 童小素,賈小軍.  中國(guó)遠(yuǎn)程教育. 2017(05)
[8]基于學(xué)習(xí)者視角的MOOC教學(xué)評(píng)價(jià)與改進(jìn)——以北京大學(xué)“教你如何做MOOC”課程為例[J]. 吳守蓉,崔璨,汪瓊.  中國(guó)大學(xué)教學(xué). 2016(10)
[9]慕課（MOOC）:本質(zhì)、誤區(qū)與展望[J]. 李亞員.  黑龍江高教研究. 2016(10)
[10]慕課環(huán)境下學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為差異性分析研究[J]. 劉三女牙,劉智,高菊,孫建文.  電化教育研究. 2016(10)

博士論文
[1]課程評(píng)論的情感傾向識(shí)別與話題挖掘技術(shù)研究[D]. 劉智.華中師范大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于MOOC課程評(píng)論的學(xué)習(xí)行為分析研究[D]. 谷欣.華中師范大學(xué) 2018
[2]基于學(xué)習(xí)體驗(yàn)的MOOC課程評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[D]. 張凱鑫.陜西師范大學(xué) 2017
[3]基于行為日志數(shù)據(jù)的MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析研究[D]. 王敏.華東師范大學(xué) 2016
[4]面向大型開放在線課程的主題挖掘技術(shù)研究[D]. 王嘉倫.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3417653