基于MOOC自适应学习体验的研究

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1、学校代码10125专业代码025200硕士学位论文题目基于MOOC自适应学习体验的研究姓名刘婧专业应用统计学研究方向大数据与数据挖掘所属学院统计学院指导教师李毅二〇一八年三月六日UniversityCode10125MajorCode025200ShanxiUniversityofFinance&EconomicsThesisforMaster’sDegreeTitleResearchBasedonMOOCAdaptiveLearningExperienceNameJingLiuMajorTheAppliedStatisticsResearchOrientati

2、onBigDataandDataMiningSchoolTheFacultyofStatisticsTutorYiLiMarch6，2018学位论文原创性说明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究所做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保管、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关

3、部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权山西财经大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密□，不保密□。在年解密后适用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日山西财经大学硕士学位论文摘要新时代呼吁高等教育的内涵式发展与微观式研究，在客观上要求现代教育在专业、课程和教学建设上实现高度信息化。而教育信息化与互联网科技的渗透融合使得MOOC等网络教育平台应势而生，因此研究MOOC学习过程多维数据下的内

4、在价值成为本文选题初衷。本文从自适应学习能力、MOOC学习体验及课程推荐三部分进行展开，以期发现学习者MOOC学习行为的核心特征、测度学习者的学习体验、尝试用推荐技术进一步改善其学习体验，并进一步挖掘MOOC学习行为这一新生数据所蕴含的深层价值：1）以基本的描述统计方法辅以玫瑰图、马赛克图等展现MOOC学习者的基本情况、学习风格、MOOC课程的选学特征、访问规律等，并结合问卷结果对研究主题的学习行为规律加以详述；2）从自适应性及自主学习能力两个维度构建自适应学习能力指标体系，设计相应量表建立结构方程模型，定义并量化MOOC学习者自适应学习能力的结构体系，以准确得

5、知MOOC学习者网上学习行为的统计规律。由潜变量之间的强相关性知MOOC学习者确实有着独特的学习行为特征，并且其对MOOC平台环境的自适应性与学习能力统计相关；3）基于构建主义学习理论综合学习过程与教学进程，从四个维度构建学习体验评价指标体系，采用AHP-模糊综合评价法对MOOC学习体验加以评价。得知学习者对学习体验表示“满意”及以上的占72.84%，整体来说相对乐观；4）运用LDA模型提取MOOC发回帖文本数据主题词，针对课程发帖的低回应率（10%）尝试引入推荐算法以改善学习者的学习体验。相比于其他推荐方法，IBCF的RMSE为0.3202，表现较好；在问卷显

6、式评分数据与多标准隐式评分数据的推荐尝试中，UBCF推荐方法在RMSE的对比上拔得头筹。可知学习者网上学习行为记录数据相较于传统问卷数据更加多元，其包含的学习者网上学习过程数据对我们进行微观教学研究有实质性作用。关键词：MOOC数据，问卷测评，自适应学习行为，推荐算法，学习体验基于MOOC自适应学习体验的研究ABSTRACTTheneweracallsfortheconnotativedevelopmentandmicroscopicresearchofhighereducation,whichobjectivelyrequiresmoderneducation

7、toachieveahighlevelofinformationizationintheprofessional,curriculumandteachingconstruction.TheinfiltrationofeducationinformatizationandInternettechnologyhasledtotheemergenceofonlineeducationplatformssuchasMOOC.Therefore,studyingtheintrinsicvalueofmultidimensionaldataintheMOOClearning

8、processhasbe