基于数据挖掘的MOOC学习过程监测指标分析——以“电路原理”课程为例

发布时间：2018-01-17 13:22

本文关键词：基于数据挖掘的MOOC学习过程监测指标分析——以“电路原理”课程为例　出处：《现代教育技术》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在互联网时代,数据使用的深度是影响MOOC发展的重要因素,因此需要将MOOC和数据挖掘结合起来。文章深入到学习者的MOOC学习过程中,基于数据挖掘的思路,以"电路原理"课程为例,分析了可用于监测MOOC学习过程的三个关键指标:学习者过程学业表现的测量指标、学习者过程学习投入的测量指标和学习者遭遇学习困难后的学习行为指标——这些指标可以比较清晰地反映学习者的过程学习情况。文章的研究,可为数据挖掘与在线教育的有机结合和教师干预学习者的过程学习提供思路和方法。
[Abstract]:In the Internet era, the depth of data use is an important factor affecting the development of MOOC, so it is necessary to combine MOOC and data mining. Based on the idea of data mining, taking the course of circuit principle as an example, this paper analyzes three key indicators that can be used to monitor the learning process of MOOC: the measurement index of learners' academic performance in the process of learning. The measurement indexes of learners' process learning input and the learning behavior indicators of learners who encounter learning difficulties-these indicators can clearly reflect the learners' process learning situation. It can provide ideas and methods for the combination of data mining and online education and teachers' intervention in learners' process learning.
【作者单位】：清华大学深圳研究生院;清华大学教育研究院;
【基金】：清华大学教育研究院李曼丽教授负责的校级课题“MOOC与高等学校课程教学改革”的支持和帮助
【分类号】：G434
【正文快照】： 一相关研究情况介绍1研究背景自2012年出现Coursera、Udacity、ed X这三大MOOC平台以来,在线教育获得了快速发展,清华大学于2013年10月建立的MOOC平台“学堂在线”更是为中国教育的发展起到了明显的推动作用。MOOC不仅是教育技术的革新,而且是一种全新的教育模式和学习方式,在

【参考文献】