融合学习者隐式反馈的在线学习效果评估

发布时间：2021-07-12 06:24

　　当前在线学习效果评估主要以测试成绩、评论文本等显式数据为依据,评估模型存在评估依据片面化、忽略学习行为之间的联系等问题。针对这些问题,本文提出并实现了融合隐式反馈数据、基于学习行为频繁项集的学习效果评估模型。论文的主要工作如下:首先,介绍了隐式反馈的相关特点,提出了在线学习环境下的12种隐式反馈数据源,给出了通过JS脚本埋点的方式采集隐式反馈数据的方法,提高了评估数据源的多样性。然后,针对频繁项集挖掘算法在支持度较小时会产生数以万计频繁模式的问题,提出了改进的分组策略,实现了算法的并行化,并给出了在Spark平台上实现的方法,为挖掘学习行为之间联系提供了有效的支撑。接着,根据在线学习场景下隐式反馈数据的特点,给出了数据采集的具体方法,并进行了合适的预处理。采用第3章提出的LBPFP算法进行频繁项集的挖掘,找到学习行为之间的联系,并据此构建了科学合理的学习效果模型。最后,本文实现了融合在线学习学习者隐式反馈数据的评估系统,给出了系统结构图,介绍了数据采集及预处理模块、模型训练模块、效果评估模块这三个主要模块,并展示了系统良好的运行效果。 

【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一学而思的评价方式

第１章绪论作为完整的教学环节，在线教育中对于学习者学习效果的评估是不教育中，老师除了课堂教学之外，十分注重平时的作业和考试，学作业和考试的成绩十分在意。??依然有很多用户习惯于线下学习，在他们的潜意识中不仅需要老师需要老师对自己的学习做出评分，这类用户在网上寻找适合自己的关心着平台能否提供一套评价体系来评价自己的学习效果。因此作环节，在线教育中对于学生学习效果的评估是必不可少的。??学而思、新东方在线、中国大学ＭＯＯＣ等在线学习平台也意识到量的课程、提高视频质量、提供优惠等措施并不能留住用户。因此，量、平台服务的同时，也提出了不同的评价标准和方法。图１－２、１－３在线平台的评价方式。??课＿?０?Ｗ：??

如学而思、慕课网、中国大学ＭＯＯＣ等在线学习平台的页面都是??视频与文本内容相结合的，包括每个知识点的教学视频、关于该知识点的文字讲??解、相关评论、师生问答交流等。图２－１给出了中国大学ＭＯＯＣ的学习界面。??Ａ?；？？？：諷?阳Ｐ々－２??矜ＭＭ３料?－??麵?ｍｓ齡??图２－１?ＭＯＯＣ的学习界面??１２??

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3279393