基于Moodle平台的远程学习监控与动态评价

发布时间：2018-03-13 03:23

  本文选题：网络学习监控　切入点：数据挖掘　出处：《南京邮电大学学报(社会科学版)》2011年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在对高校Moodle平台中的学程数据进行采集和分析的基础上,列举了对学生学习进行统计分析、聚类处理、学习监控与评价的详细方法。研究发现,学程数据能充分监控和显示学生的进步、退步、努力的程度及具体遇到的学习困难;过程性学习评价与学生的期末考试成绩存在正相关性,且能够证明各班学生的群体学习效果。教师据此可以科学地评价学生和快速识别学习不良的学生,从而对学生个体和聚类的群体开展更具针对性的教学。
[Abstract]:On the basis of collecting and analyzing the course data in the Moodle platform of colleges and universities, this paper enumerates the detailed methods of statistical analysis, clustering processing, learning monitoring and evaluation for students' learning. Course data can fully monitor and display students' progress, retrogression, degree of effort and specific learning difficulties, and there is a positive correlation between the evaluation of process learning and students' final examination results. Teachers can scientifically evaluate students and quickly identify students with learning disabilities, so as to carry out more targeted teaching for individual students and clustered groups.
【作者单位】： 南京邮电大学传媒与艺术学院;
【基金】：南京邮电大学青蓝计划“基于数据挖掘技术的远程学习监控与动态评价”(NY207100)
【分类号】：G434

【参考文献】

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【共引文献】

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