融合MOOC学习行为的教育辅助系统的设计与实现

发布时间：2020-06-15 12:34

【摘要】：随着互联网技术的快速发展,MOOC方式的在线教育得到传播,得到了众多学习者的追捧,特别是高校的教育工作者开始广泛进行MOOC在线学习与线下课堂结合的教育实践。在学习者进行MOOC学习的过程中产生大量的用户行为数据,这些数据能够客观地反映学习者的实际情况。因此,关于MOOC的行为数据挖掘成为教育领域的研究热点。本文关注的重点在于挖掘MOOC学习行为数据的实际应用价值。首先利用改进的决策树TG-C4.5算法,对学习行为数据进行数据挖掘,实现成绩的预测分类目标;其次,解决缺乏数据挖掘知识的教育工作者对挖掘结果理解的问题,将算法集成应用到教育辅助系统中,实现预测分析结果的可视化,为教师对教学预警等信息的决策提供依据。本文的主要研究工作如下:(1)基于传统的决策树C4.5算法的改进。在传统决策树C4.5算法中,对算法存在的时间消耗多和准确率有待提高等问题,通过采用加入泰勒级数和GINI指数两种方法对其进行改进,得到TG-C4.5算法,并通过在UCI数据集上进行实验,验证该算法的有效性。(2)数据的获取和预处理。我们采用某高校学生在MOOC上的行为日志等,利用Java等相关技术对MOOC相关日志进行解析和清洗,实现数据的预处理,并且选择预处理后的数据作为改进算法实际应用的数据源。(3)改进算法在MOOC中的应用。对预处理得到的数据源,采用皮尔森系数和信息增益两种方法进行属性选择,然后通过属性选择后的MOOC数据集将相关算法与提出的TG-C4.5算法进行对比实验,验证了 TG-C4.5算法实际应用的有效性,为后文中系统的实现做铺垫。(4)融合MOOC学习行为的教育辅助系统的设计与实现。该系统在HTML、Flask框架和Python等相关技术完成基本功能需求的基础上,将提出的TG-C4.5算法集成到教育辅助系统中,实现MOOC学习行为成绩的预测和预测结果的可视化,为教师和学习者提供良好的预警信息等决策支持。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;G434
【图文】：

ＭＯＯＣ起源于国外，为了促使教育工作者更好的分析用户的学习行为对学习逡逑果等之间的联系，国外率先公布了一些学习平台的数据。在２０１４年１月，Ｈａｒｖａｒｄ逡逑ｎｉｖｅｒｓｉｔｙ和ＭＩＴ联合发布了在ｅｄＸ平台的第一学年学习课程的报告；在同年期逡逑间，又共同发布了经过处理的２０１２－２０１３年该平台上的其他１６门课程的开放数据逡逑供全球研宄者使用，为广大教育研宄者带来了福音，提供了大量的数据支持，逡逑是数据分享的良好开端。逡逑２０１６ｉｎＺｈａｎ、Ｋｌｅ邋Ｌ．邋ＰｅｃｋＡｄｅｌｉｎａ邋ＨｒｉｓｔｏｖａＭＯＯＣ

北京交通大学硕士专业学位论文逦相关技术研宄逡逑数据挖掘并不是简单地使用计算机进行处理数据，而是需要用户根据计算机逡逑反馈的信息对数据进行进一步的处理。整个处理的流程中涉及６个阶段：业务理逡逑解、数据理解、数据采集与处理、建立模型、模型评估和方案实施。这６个阶段逡逑再按照实际需要可以进行顺序的调整，如图２－１所示。逡逑

【参考文献】

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1 卞欢平;;基于改进的C4.5算法在成绩分析中的应用[J];电脑知识与技术;2015年27期

2 王伟;李磊;张志鸿;;具有容噪特性的C4.5算法改进[J];计算机科学;2015年12期

3 薛宇飞;黄振中;石菲;;MOOC学习行为的国际比较研究——以“财务分析与决策”课程为例[J];开放教育研究;2015年06期

4 苗煜飞;张霄宏;;决策树C4.5算法的优化与应用[J];计算机工程与应用;2015年13期

5 石庄彬;陆文学;张宁;;数据挖掘技术在轨道交通AFC系统中的应用[J];都市快轨交通;2015年01期

6 贾积有;缪静敏;汪琼;;MOOC学习行为及效果的大数据分析——以北大6门MOOC为例[J];工业和信息化教育;2014年09期

7 魏浩;丁要军;;一种基于属性相关的C4.5决策树改进算法[J];中北大学学报(自然科学版);2014年04期

8 袁晓频;熊俊;;三层架构设计在网上购物系统中的应用[J];信息通信;2014年08期

9 王娅丹;李鹏;金瑜;刘宇;;标签共现的标签聚类算法研究[J];计算机工程与应用;2015年02期

10 宋雅婷;孟莉秋;孙道层;宫霞英;;数据挖掘技术在教学中的应用[J];中国教育技术装备;2013年03期

本文编号：2714420