学习分析数据模型及数据处理方法研究

发布时间：2017-08-04 12:04

  本文关键词：学习分析数据模型及数据处理方法研究

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【摘要】：数据是学习分析的基础,应用恰当的数据处理方法则是学习分析成功的关键。该文抓住学习分析领域这两个关键点,采用演绎与归纳相结合的方法,即在格框架指导下演绎得出学习分析数据模型的基本框架,参考Moodle学习平台中的数据表结构来丰富数据模型中的各个细节,构建了学习分析数据模型;接着以数据模型中的"学习行为"数据表为例,列出了这一数据表中可能出现的数据子集,以实际案例介绍了针对不同数据子集的处理方法。学习分析实践表明,这些处理方法中最为常用的是分类汇总,在分类汇总的基础上可进一步采用聚类、社会网络分析、文本挖掘等方法,使分析不断走向深入。
【作者单位】： 国家开放大学信息化部(工程中心);
【关键词】： 学习分析 格框架 数据模型 数据处理方法
【基金】：北京市教育科学“十二五”规划2015年度重点课题“基于教育大数据的大规模私有型在线课程教学绩效评估系统及其应用研究”(课题编号:AJA15233)成果
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、引言美国新媒体联盟(NMC)在地平线报告中连续四年(从2011年开始)把学习分析作为影响教育发展的趋势和关键技术[1-4],并指出学习分析是从教育大数据或者与学生相关的海量数据中辨别他们的学习行为发展趋势和模式,以此促进个性化的高等教育支持系统。这在一个大数据盛行的时

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本文编号：619436