在线学习自动评价模式构建与应用研究

发布时间：2017-12-03 14:18

  本文关键词：在线学习自动评价模式构建与应用研究

  更多相关文章： MOOCs 在线学习 学习分析 自动评价 层次分析法

【摘要】：2011年以来,在美国顶尖大学中迅速发展起来并广泛影响世界的MOOCs(大规模开放在线课程)无疑给"在线学习"树立了成功应用的典范。不同于以往的开放教育资源运动,MOOCs既有优质资源的共享,更有学习支持服务的提供。这使开放在线课程提供者面临一个严峻问题,即日益增长的学习者和有限的师资之间的矛盾。本文尝试采用技术方法缓解这一矛盾,以在线学习的评价问题为突破口,从辅导教师视角提出了"基于学习过程数据挖掘的在线学习自动评价模式",并选取基于Moodle平台开展的纯在线培训日志数据为样本开展模式应用,借鉴已有研究成果构建在线学习评价指标体系,并设计了指标评分算法,采用层次分析法确定评价指标体系权重,并以新的评价指标体系,基于学习过程数据挖掘为某课程学生自动评分。结果表明,自动计算得出的成绩与课程辅导教师人工给出的成绩有着较高的一致性,从而验证了在线学习自动评价模式的有效性。
【作者单位】： 国家开放大学信息化部(工程中心);
【基金】：全国教育科学“十二五”规划2013年度教育部重点课题“学习分析技术及其在网络高等教育中的应用研究”(课题批准号:DCA130229)阶段性成果
【分类号】：G434
【正文快照】： 引言2011年以来,在美国顶尖大学中迅速发展起来并广泛影响世界的MOOCs(大规模开放在线课程)逐渐发展成为在线学习的成功应用典范。MOOCs模式表明,只有当教学各要素(包括课程资源、课堂教学、师生交流、学生练习等)系统、完整呈现,并由辅导教师提供各种学生支持服务时,在线学习

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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1 杜p，

本文编号：1248911