基于教育数据挖掘的远程教育个性化学习支持服务研究

发布时间：2020-05-01 17:38

【摘要】：随着对远程教育研究的逐渐深入,远程教育研究者越来越认识到,全面、系统的学习支持服务是维持远程教育成功的核心要素。交互困难、学习能力较弱和缺乏时间是阻碍远程学习者取得成功的三大障碍。解决这些困难的一个重要途径就是为学生开发和提供完善、系统的学习支持服务。作为维系远程教育机构和学习者的桥梁,学习支持服务旨在开发满足学生需求,帮助学生解决学习困难的各种服务。而随着大数据时代和人工智能时代的来临,远程教育的学习方式、教学方式和认知方式发生了重大改变,时代的特性要求为学习支持服务注入新的内涵,由传统的统一的、固定的学习支持服务转向开发个性化的教学设计、课程管理和学习评价等服务。基于上述背景,本研究通过文献综述,梳理了教育数据挖掘、远程教育学习支持服务、个性化学习服务和个性化学习路径的研究现状,为构建个性化的远程教育学习支持服务体系和实现个性化学习路径推荐奠定了理论基础。其次,本研究详细描述了远程教育学习支持服务的范围、类型及功能,并总结了目前对个性化学习服务的实践研究,同时界定了教育数据挖掘概念、任务分类及常用的算法和工具。然后,本研究以陈仁荣提出的学习支持服务为理论框架,为其学习过程服务融入个性化学习理念及功能,构建了个性化的远程教育学习支持服务体系。该体系包含4个模块:管理服务、信息和咨询服务、资源服务和学习过程服务。并以江南大学网络教育学院的学习支持服务建设为例,详细阐述了各个模块的包含的具体功能。该体系的个性化主要体现在网络化的学习过程支持服务中。最后,考虑到学前路径导航重要的目标指向功能及实际的研究现状,本研究通过任务分析,选择数据挖掘技术--C5.0决策树算法作为内核算法,利用SPSS的Clementine 12.0数据挖掘工具,历经数据收集、数据预处理、数据选择、数据分类和规则生成等步骤,分析网络学历教育本科学生英语统考辅导课程中学生的7个学习过程和历史数据,为学习者生成个性化路径推荐规则。在北京弘成教育集团提供的技术支持下,本研究将实现的个性化学习路径推荐系统应用于本科英语统考辅导课程,并采用统考通过率对比、教师访谈、学生问卷调查三种方式验证系统的有效性,并根据反馈获得后期的改进方向。
【图文】：

研究过程

第一章绪论1.4 研究过程为了增强远程学习者的学习主动性，提高其学习效果，本研究首先基于国内外现有的学习支持服务理论框架，构建完整的切合学习过程的学习支持服务体系。其次将分散的、单一的个性化学习服务功能与学习过程支持服务相融合，设计多角度、持续性的个性化学习支持服务体系。最后，利用数据挖掘算法，基于江南大学网络教育英语统考辅导课程，实现为不同特征的学生生成不同的学习路径的功能，并通过实际应用验证系统的有效性。文章的研究内容及研究过程如图 1-1 所示：

阶段,在线课程,职业发展,学习材料

所有学生的机构政策和制度以及个人层面的定制支持提供系统支持。包括包容性和用户友好的学习环境，易于访问的虚拟学习空间，交流渠道，数字图书馆等。Casey-Powell 和 Deborah 在 ARCS 模型的基础上，提出了一个支持在线课程中的学生的学习支持服务过程模型，，该模型将识别学习过程的 5 个阶段：入学阶段、干预阶段、支持阶段、过度阶段和评估阶段推荐学习支持策略。入学阶段：设定目标和评估学生的学习准备是学习者进入该阶段的关键任务，包括他们的期望和参与远程学习的能力。干预阶段：学习材料在该阶段进行传递，主要目标是协助学生自我发展和独立学习。支持阶段：在学习者支持阶段，学生学习自我发展策略，承担发展自己技能的责任。转移阶段：该阶段学生需要职业发展咨询和就业安置服务，机构必须整合协调资源和设计方案，以帮助学生职业发展和专业过渡。评价阶段：侧重于评价在线课程和教学系统的有效性。国内的陈仁荣对江苏地区九所高校成人教育学习支持服务现状的调查，提出了基于教学过程（纵向）的学习支持服务和基于教学要素（横向）的学习支持服务，如图 2-1所示。该模型将学习过程分为学前、学中和学后三个阶段，学前：主要提供导学服务，引导学生做好入学准备，尽快适应学习环境；学中：主要提供辅导服务，帮助学生获取学习材料，完成学习活动并解答专业问题；学后：主要提供各种评价与反馈服务。
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G434

【参考文献】