基于数据挖掘的远程学习评价研究

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2、+黪博士学位论文密级公开基于数据挖掘的远程学习评价研究StudyofDataMiningBasedAssessmentofDistanceLearning指导教师姓名：单位；专业名称：论文提交日期：学位授予单位：刘革平(200014)邱玉辉职称：教授、博导西南师范大学计算机与信息科学学院基础心理学研究方向：人工智能与认如二OO五年四月论文答辩日期：二OO五年六月西南师范大学答辩委员会主席：论文评阅人；二OO五年月日基于数据挖掘的远程学习评价研究专业名称：指导教师：基础心理学邱玉辉教授研究方向：人工智能与认知博士生：刘革-习z(

3、200014)内容摘要提高学习质量的途径之一是通过科学、有效的评价来发现问题，找出差距，及时改进。但是，在远程教育环境下，由于学生以分散学习和业余学习为主，导致学习过程难以监控、学习效果不便诊断，因此普遍存在远程学习质量评价困难的问题。国内对远程学习评价的研究极少，尚没有指导实践工作的可操作方案，无法应对快速发展的远程教育事业的迫切需要。本论文构建了一个远程学习评价系统。论文从分析远程学习者的特征出发，创设了学习评价环境，研究了适合远程学习特点的评价量规，运用当代评价方法与数据挖掘技术相结合的评价手段，对远程学习过程进行评价，以期

4、发现学生在远程学习过程中存在的问题，为其改进学习提供参考和建议：同时学习过程的评价结果也作为总结性评价的一个有机组成部分。本论文取得了以下创造性的成果：(11提出了远程学习多维一体化评价理论在总结实践经验和继承前人研究的基础上，本论文提出了远程学习多维一体化评价理论，指出远程学习评价应体现对象、质性、真实和发展等多个维度，采用集多种评价维度为一体的评价方法和技术，高效率地完成学习评价工作。这一理论的提出，可以为学习评价的实践提供指导。(2)制订了针对远程学习特点的评价量规评价活动必须建立适合评价对象的评价标准。本论文在总结远程学习

5、要素和远程学习者的特点的基础上，研究并制订了远程学习的评价量规，进行了专家判定。量规包括学习态度、学习方法和学习过程三个一级指标，13个二级指标。量规既考虑了学习评价的有效性，又具有可操作性。(3)研究了基于数据挖掘的远程学习评价技术为提高远程学习评价的效率，本论文提出了运用数据挖掘技术进行远程学习评价的方法。重点研究了利用文本挖掘技术对学生学习信息进行知识提取的技术；通过对向量关联技术的研究，实现了学生学习信息与学习目标之间的关联分析。借助使用记录挖掘技术，获取学生在线学习的数据，实现了学习行为分析。(4)构建了远程学习过程评价

6、体系本论文从远程教育实践工作的需求出发，深入地研究了远程学习特点和规律；在对当代教育评价的新理论和新方法进行深入剖析的基础上，运用人工智能领域的最新成果，探索了远程学习过程评价的有效方法；形成了一套符合远程教育规律的学习过程评价体系，可以直接运用于远程教育实践。最后，将本论文构建的远程学习评价系统进行了现场实验，与教师手工评价进行的对比研究表明，本论文给出的评价技术与方法具有很高的有效性。关键词：远程教育学习评价数据挖掘UStudyofDataMiningBasedAssessmentofDistanceLearningMajor

7、：PsychologyMinor：ArtificialIntelligenceandCognitionAdvisor：ProfessorQiu，YuhuiDoctoralCandidate：Liu，GepingAbstr’act0neeffectivewaytoimprovelearningoutcomesisthroughscientificandefficientassessmenttoidentifyingprobtems，SOthatsuitablestrategiescouldbedevelopment．Inthedis

8、tancelearningenvironment，studentsmainlystudyintheirownpaceandintheirsparetime．Thishasbeenachallengeforonlineinstitutionstosupervisestudents’online1eanlingandevaluatelearningoutcomes．SofarthereislittleresearchhavebeenconductedinChinaonthequalityofonlinelearning，andnoDr

9、acticalassessmentmethodshavebeendevelopedtoreflecttheonlinele锄ingandteachinginordertoresponsetoanurgentneedfromtherapidchang