MOOC视频学习行为大数据分析

发布时间：2022-12-17 22:59

　　分析了MOOC观看视频行为数据的特征和影响学习者持续观看视频的因素,以及MOOC最受欢迎视频时长的分析方法.研究结果表明MOOC观看视频行为数据具有稀疏性和低秩的特点,在MOOC观看视频行为数据中包含了大量无效的学习行为;影响学习者持续观看视频的因素很多,且相互独立,不存在主导因素.本研究对促进MOOC课程的建设和发展有积极的作用. 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引 言
2 MOOC学习行为数据特征
    2.1 数据源
    2.2 无效学习行为
    2.3 稀疏性和低秩性
3 持续观看视频行为分析
4 最受欢迎视频时长
5 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]一本适用于线上线下相结合的混合式教学的高等数学教材[J]. 李晓鹏.  大学数学. 2015(03)
[2]基于MOOC数据的学习行为分析与预测[J]. 蒋卓轩,张岩,李晓明.  计算机研究与发展. 2015(03)



本文编号：3720818