基于MOOC数据的学习行为分析与预测

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计算机研究与发展ＤＯＩ：１０．７５４４桙ｉｓｓｎ１０００‐１２３９．２０１５．２０１４０４９１基于ＭＯＯＣ数据的学习行为分析与预测

蒋卓轩　张　岩　李晓明

（北京大学网络与信息系统研究所　北京　１００８７１）

（ｊｚｈｘ＠ｐｋｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）

ＬｅａｒｎｉｎｇＢｅｈａｖｉｏｒＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＭＯＯＣＤａｔａ

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摘　要　随着近２年慕课（ｍａｓｓｉｖｅｏｐｅｎｏｎｌｉｎｅｃｏｕｒｓｅ，ＭＯＯＣ）的兴起，教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向．２０１３年秋，北京大学在Ｃｏｕｒｓｅｒａ上开设了６门慕课．通过分析挖掘约８万多人次参与这６门课的海量学习行为数据，力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌．同时，首次针对中文慕课中学习行为的特点，将学习者分类，以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系．在此基础上，通过选择学习者的若干典型行为特征，对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次．数据表明：基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书，并能找出潜在的认真学习者，这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据．

学习者类型；学习行为；数据分析；成绩预测关键词　慕课；

中图法分类号　ＴＰ１８１

　收稿日期：２０１４－０６－０２；修回日期：２０１４－０９－２６

　基金项目：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目（２０１４ＣＢ３４０４０５）；国家自然科学基金项目（６１２７２３４０，６１４７２０１３）

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