基于行为日志数据的mooc学习者学习行为分析研究

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时间:2018-10-28

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1、基于行为日志数据的MOOC学习者学习行为分析研究----教育技术论文-->第1章绪论本论文由如下六个章节组成:第1章为绪论。通过对MOOC以及学习分析等相关文献的研读,阐述了研究背景、研究目的和意义及研究工具,概述了全局研究思路和研究框架。第2章为研究现状及理论基础。文章从MOOC、学习分析以及MOOC学习行为分析这几个方面对其国内外研究现状进行综述,整理了理论基础,明确研究方向,论文的后续研究打好基础。第3章为平台及课程的介绍。本章简单介绍了X.平台和所选取的《XX原理》这门课程,阐述了选取该课程的原因以

2、及该课程的内容框架。第4章为基于行为日志数据的学习者学习分析。第一节选取了适合本次研究的学习分析技术的模型一多元同也学习分析模型;第二节为行为日志数据的提取、清洗、预处理,生成二维数据表;学生行为分析,包括学习者特征属性的描述以及看视频、做练习、讨论区交互的行为分析,并利用t检验分析、单因5素检验分析、相关分析等探究行为的影响因素以及学习行为对学习效果的影响;第四节利用K-means聚类分析将学习者分为四种不同类型,并描述四类学习者的特点,简单分析了不同类型学习者的行为差异。.....第2章国内外文献综述研

3、究及理论基础2.1相关槪念及内涵所谓"学习行为",在教育领域是指学习者出于某种动机而开展的一系列与学习相关的活动4。由于学习者的学习动机因人而异,有的受学习成就的驱动,有的受他人赞美的驱动,所以学习者的学习行为因学习动机的不同而不同。学习分析近些年数次出现在地平线报告中,是一项对学习过程中产生的数据信息进行分析的一项技术。它作为一项数据挖掘技术应用于各个领域,学习分析包含的主要挖掘技术有文本挖掘、以eans聚类分析将MOOC学习者们分成了四种不同的类型,本研究得出如下几点结论;1.课程性质决定受众。本研究中

4、的研究对象课程理工科基础学科的性质决定该门课程学习者的构成比例较为不均衡,男性学习者占大多数,普遍接受过高等教育。由此可判断一个MOOC学习平台的学习者并不是某个特定的群体,而是因课程不同而不同。另外,MOOC学习者的地域分布已不仅仅集中在发达的"大城市",现已影响至全国大多数省市。5.2针对MOOC平台的宙议1.从学习者的角度来看,大多数的学习者最初抱着很强烈的好奇也和提升自我的目的注册慕课课程,但是坚持一段时间之后,很大一部分的学习者便失去了新鲜感和兴趣,甚至会觉得MOOC成为了他/她们的一种负担,所以

5、出现中途退出的情况不胜枚举,导致最后获得证书率非常低。针对这种情况,可能是由于学习支持不足或者不及时以及缺乏同伴互助和沟通交流。在X.平台上的每门课程都是由学校某一位教师带队,由多位教师和助教以及技术支持组成的小团队,但仍然有多学习者在学习过程中遇到的困惑和困难得不到解决,这样自然而然打击了学习者的积极性,从而导致这部分学习者"破罐子破摔",甚至中途退学。针对送个问题应该加强学习支持,保证课程上线期间每天都有教师或者助教采用轮班制的方法在线解答问题,及时清除学习者的学习障碍。如果教师和助教无法保证一直在线,

6、那么可挖掘出小部分"认真揣摩"型学习者帮助其他学习者,督促同课程内的其他学习成员,并采取一些奖励措施,那么有困难的学习者得到了及时帮助就不会轻易辍学,另一边帮助其他同学的有能力的学习者也会受到奖励政策的激励,更加频繁地参与到沟通交流中来。..第6章总结与展望本研究虽然在一些方面相较于以往研究有创新之处,但取得了一些研究成果的同时却也存在着诸多的不足,有待进一步的探索和完善。首先,关于论文的研究样本。本研究是以平台上的客观行为日志作为原始数据进行研究的,但是由于行为日志本身的局限性,有很多记录不完整的行为字段

7、,或者有的行为没有用户名等等缺失的情况比较多,这些残缺的数据必须清洗掉,送样就使得学习者的行为不够完整镇密。由于客观情况所限制,本研究只能获取一门课程学习者学习行为日志数据,这样研究出来的结果可能并不能代表当下整个MOOC领域的现状和存在的问题,研究的结果较为片面,因此在其他的MOOC平台上推广将存在一定的局限性。其次,由于笔者可用工具和解析代码的编写难度的限制,笔者仅对MOOC平台上的比较有代表性的几种学习行为进行了提取和研究。同时笔者的时间和精力有限,有些难以提取或者无法解析成规范格式的数据都是由笔者通

8、过手工录入统计的,面对庞大的工作量无法凭一己之力获取最全面的数据,因此很多深入的课题可以在本研究的基础之上后续来完成。......-->>

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