基于大数据的学习者在线行为特征分析
发布时间:2021-03-31 20:13
通过对在线学习平台上的大量数据进行采集和清洗,从中提取学习者在线学习行为特征,并用主成分分析法对课程基本情况、在线情况、作业提交次数、笔记与答疑数量以及年龄与受教育程度五个影响学习结果的主要特征进行分析,从而探究学习者在线学习行为对学习结果的重要影响因素,进而为在线学习平台的再建设提供理论依据。
【文章来源】:信息技术与标准化. 2018,(12)
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
数据分析如下:图1学习者访问页面总次数占比图
【参考文献】:
期刊论文
[1]开放大学远程学习者在线学习行为的特征分析[J]. 孙月亚. 中国电化教育. 2015(08)
[2]MOOC热的冷思考——国际上对MOOCs课程教学六大问题的审思[J]. 高地. 远程教育杂志. 2014(02)
[3]基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究[J]. 吴淑苹. 教师教育研究. 2013(03)
[4]在线学习行为特点及其影响因素分析研究[J]. 魏顺平. 开放教育研究. 2012(04)
[5]学习分析:正在浮现中的数据技术[J]. 顾小清,张进良,蔡慧英. 远程教育杂志. 2012(01)
[6]网络学习行为分析及其模型研究[J]. 彭文辉,杨宗凯,黄克斌. 中国电化教育. 2006(10)
本文编号:3112008
【文章来源】:信息技术与标准化. 2018,(12)
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
数据分析如下:图1学习者访问页面总次数占比图
【参考文献】:
期刊论文
[1]开放大学远程学习者在线学习行为的特征分析[J]. 孙月亚. 中国电化教育. 2015(08)
[2]MOOC热的冷思考——国际上对MOOCs课程教学六大问题的审思[J]. 高地. 远程教育杂志. 2014(02)
[3]基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究[J]. 吴淑苹. 教师教育研究. 2013(03)
[4]在线学习行为特点及其影响因素分析研究[J]. 魏顺平. 开放教育研究. 2012(04)
[5]学习分析:正在浮现中的数据技术[J]. 顾小清,张进良,蔡慧英. 远程教育杂志. 2012(01)
[6]网络学习行为分析及其模型研究[J]. 彭文辉,杨宗凯,黄克斌. 中国电化教育. 2006(10)
本文编号:3112008
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