MOOC的興起和發(fā)展,為全球的學(xué)習(xí)者提供了優(yōu)質(zhì)的教育資源,在促進(jìn)了教育公平、突破學(xué)習(xí)時間和空間限制的同時,低完成率成為阻礙其發(fā)展的重要因素。近年來,教育界研究者提出了個性化教學(xué)理念,但在線教育在長期的發(fā)展中,個性化教學(xué)依然難以得到很好的實(shí)施。其原因主要在于MOOC學(xué)習(xí)者數(shù)量龐大,無效學(xué)習(xí)者和資源瀏覽者占據(jù)很大比例,針對少數(shù)比例的有效學(xué)習(xí)者的定位和個性化教學(xué)干預(yù)難度較大,這成為MOOC當(dāng)前面臨的一大難題。本文針對edX開放數(shù)據(jù)集,通過數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型和模擬仿真三個部分的工作,構(gòu)建并驗(yàn)證了對MOOC學(xué)習(xí)者個性化教學(xué)干預(yù)的方法流程,并設(shè)計(jì)了迭代的“預(yù)測-分析-干預(yù)”個性化教學(xué)干預(yù)框架,精準(zhǔn)地干預(yù)存在無法畢業(yè)風(fēng)險的學(xué)習(xí)者,幫助其完成課程并獲得證書。首先,通過描述性數(shù)據(jù)分析和探索性數(shù)據(jù)分析,從學(xué)習(xí)者成績、學(xué)習(xí)者特征、學(xué)習(xí)行為、相關(guān)性分析和多變量分析多個角度,對MOOC中的課程和學(xué)習(xí)者進(jìn)行深度挖掘,研究各課程學(xué)習(xí)者特征、學(xué)習(xí)行為和成績的分布特點(diǎn),以及各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息之間的相關(guān)性。通過描述性數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),MOOC中存在大量的無效學(xué)習(xí)者和資源瀏覽者,有效學(xué)習(xí)者占據(jù)極少比例,且各課程學(xué)習(xí)者的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息呈... 

【文章來源】：陜西師范大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１課程學(xué)習(xí)者成績分布??Ｆｉｇ．３－！?Ｔｈｅ?Ｓｃｏｒｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｃｏｕｒｓｅ?Ｌｅａｒｎｅｒｓ??

圖３－２各課程學(xué)習(xí)者的成績??Ｆｉｇ．３－２?Ｔｈｅ?Ｇｒａｄｅｓ?ｏｆ?Ｌｅａｒｎｅｒｓ?ｉｎ?Ｅａｃｈ?Ｃｏｕｒｓｅｓ??

圖３－３部分課程的學(xué)習(xí)者成績分布??Ｆｉｇ．３－３?Ｔｈｅ?Ｓｃｏｒｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｓｏｍｅ?Ｃｏｕｒｓｅｓ??綜合來看，課程的成績評估標(biāo)準(zhǔn)有所差異，其中“ＣＳ?Ｉ”的評估與其他課程??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于多Agent的智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)研究[D]. 彭慶波.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005



本文編號：3508276