中国MOOCs学习者价值研究——基于RFM模型的在线学习行为分析

发布时间：2017-08-21 13:28

  本文关键词：中国MOOCs学习者价值研究——基于RFM模型的在线学习行为分析

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【摘要】：MOOCs自兴起以来,它的高注册人数和高辍学率特征并存,现阶段中国MOOCs大多为以视频为主要学习资源的xMOOC,对学习者的学习支持力度相对薄弱,这要求学习者具有较高的自主学习能力。在MOOCs中,怎样识别学习者价值,采用什么方法对学习者进行分类,进而给学习者提供有效的个性化学习支持是重点研究问题。在RFM模型基础上依据xMOOC在线学习过程特点,提出中国MOOCs学习者的价值衡量模型ML-RFT,采用模型指标原始值与所有学习者平均值比较的方法将MOOCs学习者分为八类。借鉴RFM衡量顾客价值的方法,构建ML-RFT模型,对MOOCs平台上一门xMOOC进行学习者价值识别分类,并有针对性地对每类学习者提供个性化的学习支持策略。研究结果表明采用RFM方法可以对MOOCs学习者价值进行有效识别区分,学习者分类结果可以成为MOOCs教师或管理人员对在线学习者提供个性化学习支持服务的重要依据。
【作者单位】： 北京师范大学;
【关键词】： RFM模型 ML-RFT模型 xMOOCs 在线学习行为 学习者价值
【基金】：全国教育科学“十二五”规划2014年度国家重点课题(编号:ACA140009)“教育信息化与大型开放式网络课程(MOOCs)战略研究”的研究成果
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、引言随着研究和实践的深入,MOOCs(大规模在线开放课程)在经历了2012年的MOOCs之年和2013年的反MOOCs之年的转变之后,发展更趋于多样化。SPOCs(小型私有化在线课程)、DLMOOC(深度学习MOOC),MOOL(大规模开放网络实验室),DOOC(分布式开放协作课)等新名词大量涌现,以开放在线

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