將機器學習、深度學習和自適應(yīng)學習技術(shù)等應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)在線學習平臺中,可以促進在線學習活動向適應(yīng)性和個性化方向發(fā)展。MOOC學習自2012年掀起全球狂潮,發(fā)展至今,備受高校、教育機構(gòu)、研究人員、學者、教育者和學習者的重視和關(guān)注。然而,適應(yīng)性學習服務(wù)支撐是當今許多MOOC學習平臺的短板。MOOC學習平臺沒有充分挖掘利用學習者海量的學習記錄,不能全方位掌握學習者的學習狀態(tài),無法為學習者提供適合個人特定需求的學習指導和幫助。因此將自適應(yīng)學習技術(shù)中的文本挖掘和分析應(yīng)用到MOOC學習平臺是非常必要的。本研究對中國大學MOOC學習平臺應(yīng)用文本數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù),提出了基于Python的文本挖掘和分析的思路、方法。挖掘了10144條文本數(shù)據(jù),對這10144條文本數(shù)據(jù)進行了量化分析和質(zhì)化分析。將MOOC課程討論區(qū)中學習者的文本分為內(nèi)容、習題、技術(shù)、評價、情感和其他6個類別。本文具體工作如下:第一、對相關(guān)概念、理論和實際應(yīng)用進行文獻綜述,梳理總結(jié)MOOC學習平臺適應(yīng)性學習的特征表現(xiàn)。對教育數(shù)據(jù)挖掘和分析要用到的工具進行梳理,剖析選用這些工具的原因,為本研究提供理論和實踐依據(jù)。第二、抽樣調(diào)查中國大學MOOC平臺...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 適應(yīng)性學習中自適應(yīng)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 MOOC平臺及其適應(yīng)性學習的發(fā)展
    1.3 研究意義
        1.3.1 探索MOOC文本挖掘和分析的思路方法
        1.3.2 促進MOOC學習向適應(yīng)性和個性化發(fā)展
    1.4 研究方法和研究內(nèi)容
2 MOOC適應(yīng)性學習文本挖掘分析的基礎(chǔ)研究
    2.1 MOOC適應(yīng)性學習特征和文本數(shù)據(jù)挖掘分析方法
        2.1.1 MOOC適應(yīng)性學習的特征
        2.1.2 MOOC適應(yīng)性學習中的文本挖掘和分析
    2.2 MOOC適應(yīng)性學習文本挖掘和分析的研究工具
        2.2.1 MOOC學習平臺文本數(shù)據(jù)挖掘工具
        2.2.2 MOOC學習平臺文本數(shù)據(jù)分析工具
3 MOOC適應(yīng)性學習中的文本挖掘
    3.1 MOOC適應(yīng)性學習中內(nèi)容和人際交互調(diào)查
        3.1.1 內(nèi)容交互
        3.1.2 人際交互
    3.2 MOOC學習平臺中的文本數(shù)據(jù)挖掘思路和方法
        3.2.1 MOOC站點分析和網(wǎng)頁解析
        3.2.2 MOOC模擬登錄
        3.2.3 課程選擇
        3.2.4 文本數(shù)據(jù)挖掘
        3.2.5 分類處理
        3.2.6 文本數(shù)據(jù)存儲
    3.3 MOOC課程討論區(qū)文本數(shù)據(jù)挖掘
        3.3.1 MOOC課程討論區(qū)文本數(shù)據(jù)挖掘的樣本
        3.3.2 MOOC課程討論區(qū)文本數(shù)據(jù)挖掘
    3.4 MOOC課程信息和課程評價文本數(shù)據(jù)挖掘
        3.4.1 MOOC課程信息文本數(shù)據(jù)挖掘
        3.4.2 MOOC課程評價文本數(shù)據(jù)挖掘
    3.5 MOOC文本數(shù)據(jù)量化分析
4 MOOC適應(yīng)性學習中的文本分析
    4.1 文本分析的思路和方法
        4.1.1 文本編碼處理
        4.1.2 選擇分詞模式
        4.1.3 文本校正和標準化
        4.1.4 文本關(guān)鍵詞提取
        4.1.5 文本內(nèi)容分析
        4.1.6 基于WordCloud的結(jié)果可視化
    4.2 MOOC課程討論區(qū)文本個案分析
        4.2.1 C2課程討論區(qū)文本內(nèi)容分析與處理
        4.2.2 C6課程討論區(qū)文本內(nèi)容分析與處理
        4.2.3 C11課程討論區(qū)文本內(nèi)容分析與處理
    4.3 同類型MOOC課程討論區(qū)文本對比分析
        4.3.1 C語言類MOOC課程對比分析
        4.3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類MOOC課程對比分析
        4.3.3 計算機基礎(chǔ)類MOOC課程對比分析
    4.4 MOOC課程信息與課程評價文本內(nèi)容分析
    4.5 MOOC課程中學習者評論文本內(nèi)容分析反思
5 MOOC適應(yīng)性學習文本挖掘分析的策略
    5.1 MOOC適應(yīng)性學習中的文本挖掘策略
        5.1.1 厘清文本數(shù)據(jù)挖掘思路是基礎(chǔ)
        5.1.2 靈活選用網(wǎng)頁解析工具是關(guān)鍵
        5.1.3 并行下載和多進程爬蟲是訣竅
    5.2 MOOC適應(yīng)性學習中的文本分析策略
        5.2.1 建立合理的文本分類體系：奠定文本分析基礎(chǔ)
        5.2.2 課程文本關(guān)鍵詞分類提取：挖掘課程重點難點
        5.2.3 學習者個人文本內(nèi)容分析：提供特定學習指導
        5.2.4 學習者情感態(tài)度文本分析：給予學習服務(wù)支持
    5.3 總結(jié)與展望
        5.3.1 本文主要研究成果
        5.3.2 研究不足與展望
參考文獻
附錄
攻讀碩士學位期間取得的成果
致謝



本文編號：3885207