基于在线学习行为分析的个性化学习推荐 被引量：23

1

作者 陈晋音 方航 +3 位作者 林翔 郑海斌 杨东勇 周晓 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期422-426,452,共6页

随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文中分析了在线学习的行为特征,挖掘学习者的性格特征与学习效率的关系... 随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文中分析了在线学习的行为特征,挖掘学习者的性格特征与学习效率的关系,实现个性化学习方法推荐。首先,提取在线学习行为特征,并提出了一种基于BP神经网络的学习成绩预测方法,通过分析在线学习行为特征,预测其相应的线下学习成绩;其次,为了进一步分析学习者的在线学习行为与成绩的关系,提出了基于实际熵的在线学习行为规律性分析,通过分析学习者的在线学习行为,定义并计算相应的实际熵值来评估个体的学习行为规律性,从而分析规律性与最终成绩的关系;再次,基于Felder-Silverman性格分类法获得学习者的性格特征,对学习者实现基于K-means的聚类分析获得相似学习者的类别,将学习成绩较优的学习者的在线学习习惯推荐给同一类别的其他学习者,从而提高学习者的在线学习效率;最终,以某在线课程平台的实际数据为实验对象,分别实现在线学习行为特征提取、线下成绩预测、学习规律性分析和个性化学习推荐,从而验证了所提方法的有效性和应用价值。 展开更多

关键词 在线学习行为 BP神经网络 实际熵 Felder-Silverman性格分析 个性化学习推荐

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基于在线学习行为数据的人格特质识别研究 被引量：10

2

作者 赵宏 刘颖 +2 位作者 李爽 徐鹏飞 郑勤华 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2019年第5期110-120,共11页

获取学习者个性特征是实现以学生为中心的精准化、个性化教学的重要前提,而学习行为是分析学习者个性特征的重要依据。本研究以参加奥鹏公共研修平台在线学习者为研究对象,基于人格特质生成学习行为偏好假设,探索利用机器学习分类算法... 获取学习者个性特征是实现以学生为中心的精准化、个性化教学的重要前提,而学习行为是分析学习者个性特征的重要依据。本研究以参加奥鹏公共研修平台在线学习者为研究对象,基于人格特质生成学习行为偏好假设,探索利用机器学习分类算法实现在线学习行为的人格特质识别;同时基于文献构建人格特质类型与在线学习行为之间的映射关系,采用Rapid Miner数据挖掘工具探索决策树、朴素贝叶斯和支持向量机三种算法对五种人格特质的识别效果。结果发现:决策树算法对人格特质类型的识别准确率高于其他两种算法,对大五人格特质的综合识别效果最好;不同人格特质识别灵敏度不同,尽责性人格特质类型的识别灵敏度最高,神经质人格特质最低。 展开更多

关键词 人格特质 在线学习行为 学习行为偏好 分类算法

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远程学习者在线学习行为的实证研究 被引量：34

3

作者 张红艳 梁玉珍 《远程教育杂志》 CSSCI 2013年第6期42-48,共7页

远程学习者在线学习行为无疑会影响到远程学习效果,研究远程学习者的在线学习行为是远程开放教育重要的课题之一。研究设计了三组实验,以明确远程学习者在线学习行为的特征、影响因素及远程学习者在线学习行为与其课程成绩之间的关系。... 远程学习者在线学习行为无疑会影响到远程学习效果,研究远程学习者的在线学习行为是远程开放教育重要的课题之一。研究设计了三组实验,以明确远程学习者在线学习行为的特征、影响因素及远程学习者在线学习行为与其课程成绩之间的关系。研究表明:远程学习者的在线学习行为具有习惯性、适应性特征;远程学习者的在线行为会受到学习者有无远程学习经历、所在班级学习共同体及年级学习共同体的影响;远程学习者在线学习行为与其课程成绩之间无直接相关关系。最后,针对研究结论,提出了改进远程学习者在线学习行为的相关建议。 展开更多

关键词 远程开放教育 远程学习者 在线学习行为

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开放大学远程学习者在线学习行为的特征分析 被引量：54

4

作者 孙月亚 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2015年第8期64-71,共8页

为了解开放大学建设初期的改革成效,本研究以北京开放大学自主本科专业教学的初步实践为对象,通过对学习者在线学习记录数据的统计,分析了远程学习者在线学习行为四个阶段的特征。结果表明,开放大学学习者在线学习特征主要包括:(1)重开... 为了解开放大学建设初期的改革成效,本研究以北京开放大学自主本科专业教学的初步实践为对象,通过对学习者在线学习记录数据的统计,分析了远程学习者在线学习行为四个阶段的特征。结果表明,开放大学学习者在线学习特征主要包括:(1)重开端:前两周以较多时间投入在线学习;(2)轻视频:相比于视频型资源,学习者更喜欢文本型资源;(3)重考核:学习者在线学习行为受到在线教学考核方式的直接影响;(4)轻反思:学习者主动发新贴和深入互动的交流帖子不多。研究认为,当前我国开放大学构建理想办学模式的实践,仍处在探索试验的早期阶段,距离国家教育体制改革试点的任务目标还有距离。开放大学需要立足现实,不断实践,寻找新的视角和发展思路。 展开更多

关键词 开放大学 远程学习者 在线学习行为 特征分析 实证研究

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基于并行Adaboost-BP网络的大规模在线学习行为评价 被引量：4

5

作者 曹建芳 郝耀军 《计算机应用与软件》 2017年第7期267-272,共6页

针对传统的在线学习行为评价方法在处理大规模数据集时面临的问题,提出一种基于并行AdaboostBP神经网络的在线学习行为评价方法。将BP神经网络作为弱预测器,由Adaboost算法组合15个BP神经网络的输出,构建了强预测器;充分利用了Hadoop平... 针对传统的在线学习行为评价方法在处理大规模数据集时面临的问题,提出一种基于并行AdaboostBP神经网络的在线学习行为评价方法。将BP神经网络作为弱预测器,由Adaboost算法组合15个BP神经网络的输出,构建了强预测器;充分利用了Hadoop平台下Map Reduce并行编程模型,提出了大规模在线学习行为的自动评价模型,设计了并行Adaboost-BP神经网络算法的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的算法准确率高、运行耗时少,取得了良好的加速比,效率大于0.5,适合大规模在线学习行为的自动评价。 展开更多

关键词 Adaboost-BP 神经网络 在线学习行为 特征提取 Map REDUCE 并行编程模型

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基于二维象限分析的大学生在线学习行为研究——以混合学习环境下的SPOC实践为例 被引量：4

6

作者 蔡旻君 唐睿 魏钰 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第8期49-56,共8页

在线学习环境下学生的全景式行为表现反映着学生的真实学习投入状况,进而折射出线上教学的质量。研究中以混合学习环境下的SPOC实践为例,从在线学习行为的内隐性和外显性特征两个维度构建学习行为分析的象限图,试图对学习者的在线学习... 在线学习环境下学生的全景式行为表现反映着学生的真实学习投入状况,进而折射出线上教学的质量。研究中以混合学习环境下的SPOC实践为例,从在线学习行为的内隐性和外显性特征两个维度构建学习行为分析的象限图,试图对学习者的在线学习投入表现、学习效果以及内隐性和外显性交互影响作用的异同进行较全面的分析。研究发现:(1)在学习投入水平上,作业类学习任务达到较高的行为投入,而自主选择类的行为投入较低。(2)在线学习投入的学习效果上,全面投入类行为的学习效果要优于主动投入类行为和被动投入类行为的学习效果;而主动投入类行为和自我管理类行为的学习效果又要优于规律投入类行为和绩效投入类行为。(3)从学习行为内隐性与外显性交互影响的作用来看,当行为内隐性和外显性都呈现为高投入时,学习效果与行为投入趋于一致;当行为内隐性和外显性高低投入不一致时,学习效果并不理想。 展开更多

关键词 在线学习行为 学习投入 百分等级量表 RASCH模型 二维象限

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基于学生在线学习行为特征的混合课程分类研究 被引量：16

7

作者 罗杨洋 韩锡斌 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2021年第6期23-30,48,共9页

课程分类对其设计、实施及评价十分重要。混合课程的动态设计和实施、个性化评价以及学习预警研究都要求数据驱动的课程分类,然而这种分类方法目前尚在探索中。该研究选取某高校网络教学平台中2018年秋季学期2456门混合课程的在线数据... 课程分类对其设计、实施及评价十分重要。混合课程的动态设计和实施、个性化评价以及学习预警研究都要求数据驱动的课程分类,然而这种分类方法目前尚在探索中。该研究选取某高校网络教学平台中2018年秋季学期2456门混合课程的在线数据作为样本,提出了一种依据学生在线学习行为聚类特征对混合课程进行分类的方法,并采用2020年春季学期的1851门混合课程对该分类方法的稳定性进行了验证。结果表明:(1)该方法通过机器学习算法对混合课程中的学生在线学习行为进行聚类并提取每类学生的典型特征,并据此将混合课程分为可以自动识别的五种类型:不活跃型课程、低活跃型课程、任务型课程、阅览型课程和高活跃型课程;(2)采用该方法对同一个高校两个学期的混合课程进行分类,结果都归入了五个类别之中,且每类课程中学生学习行为的典型特征相同,由此验证了该方法具有良好的稳定性;(3)该方法不依赖人工事先标注,便于计算机自动化分类,能发现课程中的学生群体行为特征,分析学习过程差异,为教师动态设计、实施混合课程,及时预警学生并实现个性化混合课程评价奠定基础。 展开更多

关键词 混合课程 课程分类 聚类分析 在线学习行为 机器学习算法

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基于MPOC的在线学习行为及影响因素研究 被引量：10

8

作者 张淑莲 乔海英 《河北师范大学学报（教育科学版）》 北大核心 2022年第6期121-127,共7页

国家开放大学是国内规模最大的公立远程教育体系,以在线形式按照MPOC教学模式开展教学。探究学生在线学习行为特征及影响因素能够为管理部门优化在线教学提供大数据视角的决策参考。采集在线教学数据,结合访谈结果,以技术接受模型为理... 国家开放大学是国内规模最大的公立远程教育体系,以在线形式按照MPOC教学模式开展教学。探究学生在线学习行为特征及影响因素能够为管理部门优化在线教学提供大数据视角的决策参考。采集在线教学数据,结合访谈结果,以技术接受模型为理论支撑进行分析。结果显示,学生在线学习行为数保持一定水平,但在线时间偏少;有一定的社会性交互,但交互层次较低;学生注重课程考核,选课数量对学习效果有所影响。办学机构、课程类别对在线学习行为有显著性影响,教师在线教学行为是学生在线学习行为的最大影响因素。今后,需要从教师教学、基层办学机构教学管理、网络教学团队建设等方面着手,全面提升在线学习质量。 展开更多

关键词 MPOC 开放大学 在线学习行为 影响因素 大数据挖掘

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基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别 被引量：2

9

作者 普运伟 姜萤 +1 位作者 田春瑾 余永鹏 《现代电子技术》 2023年第17期89-94,共6页

针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为... 针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。 展开更多

关键词 在线学习行为 学习者分类 全连接神经网络 大规模在线开放课程 数据标准化处理 分类准确率

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直播环境下学生在线学习行为对学习绩效的影响研究

10

作者 马瑞 李明 +1 位作者 罗文雅 税洋洋 《黑龙江生态工程职业学院学报》 2023年第5期138-143,共6页

以在钉钉平台开设的一门计算机基础直播课为例,研究构建了参与、专注、坚持、交互四个维度为主的在线行为投入测量指标,采集35名学生直播课学习行为数据,通过层次聚类、K-Means聚类和抽样逐步回归分析在线学习行为投入对学习效果的影响... 以在钉钉平台开设的一门计算机基础直播课为例,研究构建了参与、专注、坚持、交互四个维度为主的在线行为投入测量指标,采集35名学生直播课学习行为数据,通过层次聚类、K-Means聚类和抽样逐步回归分析在线学习行为投入对学习效果的影响。聚类结果将学习者分为消极懒散型、积极敷衍型、认真拘谨型和积极赶超型,并提出相应的指导建议。研究发现,“参与”维度对学习绩效无显著影响,“专注”维度中作业正确率和“坚持”维度中作业完成次数对学习绩效产生的影响较强,“交互”维度与学习绩效之间呈弱相关性。最后提出增强学习者专注与坚持行为、营造良好课堂氛围、加强多元交互等提升直播学习绩效的相关建议和措施。 展开更多

关键词 在线学习行为 学习绩效 直播课 聚类分析

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基于数据挖掘技术的在线学习行为研究综述

11

作者 柴艳妹 雷陈芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1287-1293,共7页

随着慕课快速发展为当下最新、最潮的学习形式,在线学习平台积累了大量学习行为数据,数据挖掘技术被引入在线学习行为的研究,从而涌现出大量的研究成果。为了深入分析在线学习行为研究中数据挖掘技术的整体应用情况,从国内外公认的Web o... 随着慕课快速发展为当下最新、最潮的学习形式,在线学习平台积累了大量学习行为数据,数据挖掘技术被引入在线学习行为的研究,从而涌现出大量的研究成果。为了深入分析在线学习行为研究中数据挖掘技术的整体应用情况,从国内外公认的Web of Science数据库收集2008—2017年3月相关文献进行了统计和可视化分析,介绍了利用数据挖掘技术进行在线学习行为研究的一般流程,并将数据挖掘技术在在线学习行为研究中的应用总结归纳为五类,详细介绍了相关研究成果及代表文献。最后总结并讨论了未来可能的研究方向。 展开更多

关键词 慕课 在线学习行为 数据挖掘 可视化分析

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在线自主学习行为何以表征元认知能力--基于系统性文献综述及元分析方法 被引量：21

12

作者 王洪江 李作锟 +1 位作者 廖晓玲 华秀莹 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第6期94-103,共10页

如何有效评估学习者元认知能力,是当前元认知相关研究热点之一。研究表明,采用在线学习行为数据预测学生的元认知能力,是一种较为有效的方法。然而,由于这种研究方法缺乏统一的元认知能力过程性表征框架,导致学习行为指标选取存在差异,... 如何有效评估学习者元认知能力,是当前元认知相关研究热点之一。研究表明,采用在线学习行为数据预测学生的元认知能力,是一种较为有效的方法。然而,由于这种研究方法缺乏统一的元认知能力过程性表征框架,导致学习行为指标选取存在差异,且指标维度选取单一化、信息粒度挖掘浅层化也会影响最终的评估效果。为此,研究试图从任务完成过程的视角,基于自我调节学习策略构建一种较完整的元认知能力过程性表征框架;并采用系统性文献综述及元分析方法,遵循“任务阶段—采取策略—行为映射”的技术路线,筛选出39种相关行为指标,进行量化界定以表征元认知能力。研究结果显示:当前元认知能力研究主要聚焦于任务解决阶段和任务评估阶段,学习者主要采取搜索信息、自我评价、回顾材料等策略,具体映射于参加测试、观看视频、时间投入等行为。最后,文章提出未来研究的建议,以期对后续研究提供发展方向。 展开更多

关键词 元认知能力 在线自主学习行为 元认知策略 系统性文献综述及元分析方法

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基于学习风格理论的在线导学策略设计与实践 被引量：21

13

作者 衷克定 刘洋 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2012年第3期83-89,共7页

网络学习者所具有的学习风格差异决定了指导教师必须开展个性化的导学工作。本研究基于学习风格理论,根据学习者的学习风格类型及表现出的在线学习行为特征,设计了基于学习风格和在线学习行为特征的个性化导学策略方案,并通过导学实践... 网络学习者所具有的学习风格差异决定了指导教师必须开展个性化的导学工作。本研究基于学习风格理论,根据学习者的学习风格类型及表现出的在线学习行为特征,设计了基于学习风格和在线学习行为特征的个性化导学策略方案,并通过导学实践验证方案的可行性和有效性。 展开更多

关键词 学习风格 学习风格类型 在线学习行为 导学策略

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认知弹性设计下自我调节学习行为影响学习成绩的机制研究 被引量：7

14

作者 李文昊 任晓曈 +1 位作者 朱希雅 陈冬敏 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2022年第2期64-71,共8页

在线学习环境下开展复杂知识的教学实践往往效果不佳,有学者尝试使用认知弹性理论来改善教学设计、优化学习效果,但基于此理论设计的非线性超文本结构对学习者的自我调节学习又提出了更高的要求。自我调节学习行为对学习成绩的影响不是... 在线学习环境下开展复杂知识的教学实践往往效果不佳,有学者尝试使用认知弹性理论来改善教学设计、优化学习效果,但基于此理论设计的非线性超文本结构对学习者的自我调节学习又提出了更高的要求。自我调节学习行为对学习成绩的影响不是简单的对称线性关系,而是以整体的组合方式作用于学习过程。文章采用定性比较分析法,从组态视角深度剖析认知弹性设计下影响自我调节学习行为的内在机制,探讨各行为及各行为间组合导致不同学习成绩的原因。研究发现:(1)计划阶段的设置目标行为是导致较好学习成绩的必要不充分条件;(2)计划阶段的制订计划行为是影响学习成绩的无关条件;(3)执行阶段的自我监测和自我调节行为能起到明显的补益作用;(4)反思阶段进行适应性自我反应行为对提高学习成绩更有效。研究结论验证了早期发现,完善了自我调节学习理论,补充并拓展了在线学习的认知弹性设计。 展开更多

关键词 认知弹性设计 自我调节学习 定性比较分析 在线学习行为

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自主学习投入度实时分析方法及应用研究 被引量：25

15

作者 王洪江 穆肃 +1 位作者 黄洁 温慧群 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2017年第10期44-50,共7页

在线学习者学习投入度是影响在线学习效果、满意度和质量的重要因素,是远程教育和在线教育领域研究的热点之一。文章针对在线学习中的独立自主学习,根据x API标准所提出的在线学习活动,确定当前能反应独立自主学习活动的三类数据——教... 在线学习者学习投入度是影响在线学习效果、满意度和质量的重要因素,是远程教育和在线教育领域研究的热点之一。文章针对在线学习中的独立自主学习,根据x API标准所提出的在线学习活动,确定当前能反应独立自主学习活动的三类数据——教学视频播放行为数据、视频观看时长和并发学习行为数据,提出在线学习投入度算法,实现了对自主学习投入度的实时观察及计算。基于提出的自主学习投入度算法,对1万多在线学习者真实的在线学习行为数据进行挖掘和分析,主要研究结论包括:(1)实时了解和监控自主学习过程中群体和个体投入情况的特点,可以促使学习者准确知晓并自我调整学习状态,实现教学方的有效监控;(2)通过分析投入度数据,能够挖掘一些难以直接观察到的在线自主学习规律和特点;(3)有必要动态分析视频学习材料的学习投入度情况,从而辨析视频学习材料的有效性和可行性,这能为视频学习材料的设计、制作、调整和修改提供数据支持和依据,避免设计制作的盲目性和主观性。 展开更多

关键词 在线学习 在线学习行为 投入度 学习分析

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网络教学中基于Kolb学习风格模型的实证研究 被引量：14

16

作者 陆宏 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2007年第3期41-44,共4页

本文所探讨的是以经验学习理论为基础的Kolb学习风格模型在网络教学中的应用,研究者选择了与Kolb学习风格量表相关的在线学习行为作为测试的变量,目的在于发现Kolb学习风格、在线学习行为和学习结果之间是否存在一定的关联,以期为网络... 本文所探讨的是以经验学习理论为基础的Kolb学习风格模型在网络教学中的应用,研究者选择了与Kolb学习风格量表相关的在线学习行为作为测试的变量,目的在于发现Kolb学习风格、在线学习行为和学习结果之间是否存在一定的关联,以期为网络教学的优化提供一定的参考和依据。 展开更多

关键词 网络教学 Kolb学习风格 在线学习行为 测试成绩

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大型开放式在线课程(MOOC)数据可视分析综述

17

作者 周志光 王飒清 +2 位作者 刘玉华 王勇 王毅刚 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期830-840,共11页

大型开放式在线课程(massive open online courses,MOOC)是面向用户提供教学资源的线上学习平台.从MOOC数据类型、MOOC数据可视化方法和MOOC数据的可视分析应用3个角度进行综述.首先介绍MOOC中的文本数据、视频数据、拓扑结构数据和时... 大型开放式在线课程(massive open online courses,MOOC)是面向用户提供教学资源的线上学习平台.从MOOC数据类型、MOOC数据可视化方法和MOOC数据的可视分析应用3个角度进行综述.首先介绍MOOC中的文本数据、视频数据、拓扑结构数据和时空数据;然后对不同数据类型常用的可视化方法进行论述;再介绍MOOC数据可视分析在在线学习行为分析、论坛交互活动分析和学生表现结果分析等方面的应用;最后对MOOC数据可视分析的未来发展趋势进行展望. 展开更多

关键词 大型开放式在线课程 可视分析 可视化 在线学习行为

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