慕课环境下学习者兴趣模型的构建与实例分析研究

发布时间：2021-11-26 16:03

　　慕课作为一种全新的在线学习方式,因其开放性、碎片化的课程组织形式、互动性等特点,自诞生后备受国内外教育机构与广大学习者关注。研究者们基于慕课在数据挖掘、自然语言处理、信息检索等领域开展了各方面的研究,如基于慕课平台的教育数据挖掘、学习行为分析等。当前,慕课研究的一个重要方向是满足学习者的个性化服务需求,而个性化服务中的一个关键问题在于如何对慕课中的学习者进行兴趣建模。慕课中的学习者兴趣模型能否准确、实时地反映学习者的兴趣、偏好情况,是慕课提供个性化服务的核心和基础,直接影响着慕课个性化服务的效果和质量。本文主要关注慕课环境下学习者兴趣模型的建模技术和方法,主要的研究成果包括:（1）综合构建了慕课环境下学习者兴趣模型,即（S,C,T）三元组。其中,S表示学科兴趣类集合,C表示课程兴趣类集合,T表示主题兴趣类集合。该模型能在一定程度上反映学习者在慕课平台上的学习兴趣。（2）通过兴趣广度和兴趣强度两个指标对学习者的兴趣进行量化,从学科、课程、主题三个维度分别对学习者的兴趣广度、兴趣强度进行计算。其中,依据慕课网站对课程所属学科类别的划分,学科层次的学习者兴趣广度获取来自于学习者课程所属学科的... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．１数据抓取的关键代码??如图３．１所示，课程评论内容“张爱玲的爱情受父母的影响大吗？?”、学习者ＩＤ??“辰風破浪”、以及课程来源“细读张爱玲”均为爬虫实验需要抓取的数据

＿ｌｉｓｔ．ａｐｐｅｎｄ！?ｉｔｅ？ｓ［８］）??图３．２爬取的关键代码??如图３．２所示，为本次爬虫实验的关键代码，在Ｓｅｌｅｎｉｕｍ工具的支持下，模拟??登陆学习者个人主页，获取和解析学习者个人主页源码后，将获取的每个学习者数??据信息保存至Ｅｘｃｅｌ文件中。??＝１１＊０＾３９０３??数?Ｓ?＂５２５９??竽习綱３５６时１７分??＃Ｓ￡ｋ?ｒ２２Ｓ??丨证補?ｒ４９??■ｍ．?Ｓ）Ｋ?１?２?３?４?５?６?７?３?９?１０?１１?１??；＊ｇＳ？?３２愛?１｜七＇理竿?运芬竽导運注字计簏与Ｍａ＿Ｊａｂｇ转系決二柽劳动兑耳？莰计笔里与计鱼？楗策烈证券投备??书?４０韦场芋?字主到徽疫月大众３高等ＳＪ竽孕壤与１５大竽计字一计霣＊乂程！？浅住与走向深宝纪医宇决ｉｆ??合格证书?１５韦场寶５＾大众找住代ＣｉＭＡＵＡＢ晚大竽计霣ＳＶ篇？Ｔ海月走向菊Ｓ？：Ｂ子Ｒ３Ｓ从自然佐ｆ蓄理ｙ理：？ＳＳ沟遇卜广Ｓ到兹入式ｑ??摩?５?３？程?ｉ＇ｃｌＥ?ｆｆｉ２ｆＲＳ．??ｉｓｈｉ－ｊ理字?灣间大鼉为叶么ａ?了?ｓｎｓ？?想戏女用友．２鳄靛＊：＾適一下《：ｉｐ点??２?理字?为ａ？ｊＪｎＴ汗Ｗ々ＰＰＴ?？其它人可以５Ｊ?ＪＷ??３爱嚮＿：１１Ｔ?＜收们＿．你们会》５＾台通的＞?．按》雩《三的１！目紀噂不７?？？．按明文《＾？？？，慮一７１６顏先１２八功《＊？＆不好妇疋？＾．＞１？个／打｜｜：？可？￡？３！［旺６５１｜．８不？？．??４賢？？」理竽?日久生情Ｓ＊两个可零ｆｔ日久生情ｔ￡？ａ?了一?？？?■

面收集到的用户数据，利用ｐｙｔｈｏｎ实现线性回归方程的＝０．００２４，?ｃ＝０．００６２，可知该学习者的课程兴趣强度回归方程ｒｅｅ（Ｋ）?＝?０．２９２８?ｘ?Ｌ（ｏ）?＋?０．００２４?ｘ?Ｐ（ｋ）?＋?０．００６２?（（ｏ）为学习者是否获得课程证书，Ｐ（ｋ）为学习者的课程活跃度，讨论区的回复数量。Ｄｅｇｒｅｅ％）是学习者的课程兴趣强度。??方程的正确性，继续收集学习者剩余１０门课程的兴趣强课程的兴趣强度，与人工打分兴趣度作比较，分析结果如图０．８?？?ａ?——人工打分??

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于大数据的精准教学模式探究[J]. 付达杰,唐琳.  现代教育技术. 2017(07)
[4]基于用户画像的数字图书馆知识社区用户模型构建[J]. 胡媛,毛宁.  图书馆理论与实践. 2017(04)
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博士论文
[1]面向e-Learning的学习者情感建模及应用研究[D]. 黄焕.华中师范大学 2014

硕士论文
[1]基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计[D]. 王冬羽.成都理工大学 2017
[2]基于用户画像的移动广告推荐技术的研究与应用[D]. 付小飞.电子科技大学 2017
[3]大数据背景下用户画像的统计方法实践研究[D]. 李映坤.首都经济贸易大学 2016
[4]移动学习中学习者偏好模型研究[D]. 陈林林.华中师范大学 2013
[5]基于学习行为的用户兴趣建模及应用研究[D]. 张岚.山东大学 2012
[6]基于学习者特征分析的个性化学习支持系统的研究[D]. 孙志伟.天津师范大学 2009
[7]移动环境下的个性化推荐用户兴趣建模研究[D]. 刘滨强.北京邮电大学 2009



本文编号：3520486