MOOCs交互模式聚类研究

发布时间：2017-10-02 23:41

  本文关键词：MOOCs交互模式聚类研究

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【摘要】：聚类分析是学习分析和数据挖掘的常见方法,其核心在于通过分析对象特征属性集合的相似程度来进行分类。聚类分析在远程教育中有着广阔的应用空间,可以对在线学习行为模型和绩效水平进行有效划分,使之成为后续研究的重要基础。对在线学习领域的典型聚类研究进行分析,将聚类研究的流程和要点进行总结,着重探讨了聚类变量选择和有效性检验等方面,并对252门MOOCs的在线交互状况进行了聚类分析。研究发现,我国大多数MOOCs交互水平较低,教师在交互中并不活跃,没有进行积极的答疑辅导和交互组织;随着教师发布主题帖数量的增加,课程的交互水平会随之提高;教师的积极参与能够促进课程交互水平,但在交互水平较高的课程中,教师投入的增加并没有带来课程交互水平的增长;教师需要对学生的交互进行有效组织,才能促进交互水平的进一步提高。
【作者单位】： 中央民族大学现代教育技术部;加州大学尔湾分校教育学院;北京师范大学教育学部;
【关键词】： 聚类 MOOC 学习分析 交互分析
【基金】：北京师范大学自主科研基金项目“学习者在线学习状态分析与可视化工具研发”课题成果 中央高校基本科研业务费专项资金资助
【分类号】：G434
【正文快照】： 随着MOOCs的蓬勃发展,在线学习数据不断激增,学习分析和教育大数据也越来越受到关注。如何通过数据提升教育教学质量,提高教学管理水平,促进有效学习发生,吸引着越来越多的研究者和实践者。对在线学习过程数据的分析并非新生事物。从分析方法上,学习分析将统计分析、机器学习

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本文编号：961843