基于教育大数据的数字化学习行为分析研究

本文对大数据时代下的MOOC在线教育平台做了介绍,并基于教育大数据,针对MOOC在线教育平台中的6门课程,对学习者的数字化学习行为进行了分析。首先,在对大数据统计分析的基础上,对学习者的类型进行了分析。依据不同的学习行为,将学习者分为五类,分别为:打酱油者、虎头蛇尾者、摇摆不定者、坚定完成者以及只为学习者。然后对学习者参与行为进行了分析,探讨了学习者与时间相关的行为以及与成绩相关的行为。     

基于edX开放数据的学习者学习分析

MOOC学习产生的海量数据为教育领域的学习分析提供了基础。基于ed X发布的第一个大规模MOOC开放数据集,使用数据分析方法,从学习者类型分析、学习者特征分析、学习者行为分析三个方面对ed X平台的中外学习者进行了研究,力图多维度展现MOOC学习的实际状况。在数据分析和研究发现基础上,对中国学习者的学习现状及特点、MOOC学习行为中的主要现象以及MOOC数据分析的应用进行了讨论和思考。     

MOOC学习者辍学行为的影响因素研究

文章基于教与学的相关理论,自编调查问卷,并进行了样本特征分析、信度分析和效度检验。根据问卷调查分析统计,文章总结出MOOC学习者辍学行为的影响因素主要有学习者自身因素、教师因素、教学内容与视频因素、MOOC教学支撑平台因素。通过对这四个影响因素的权重分析,文章指出学习者自身因素是导致MOOC学习者辍学行为的首要因素。最后,文章针对MOOC高辍学率、低完成率等问题,提出了相关建议。文章的研究有助于实现MOOC的可持续发展,以期让更多的学习者受益于优质的MOOC课程资源。     

慕课讨论区反馈对学习者学习进度的影响研究

基于社会认知理论,研究大规模开放在线课程(MOOC慕课)讨论区中学习者学习进度的影响因素.在文献综述的基础上,提出研究假设,构建MOOC讨论区中学习者学习进度影响模型;选取国际知名Coursera平台最热门课程《机器学习》讨论区为研究对象,获取2015年8月至2018年11月的相关数据,经过数据处理,得到37927个学习者的有效数据;将学习者学习进度、学习者发帖总数和情感、讨论区反馈的回帖人身份、回帖间隔、回帖长度、回帖人学习进度和回帖情感作为研究变量,构建多元回归模型,验证研究假设.研究结果表明:回帖人身份和回帖情感对MOOC学习者学习进度均无显著正向影响,但可以通过影响MOOC学习者发帖总数和发帖情感,而间接影响MOOC学习者学习进度;被回帖时间间隔对MOOC学习者学习进度有显著负向影响,对MOOC学习者发帖总数有显著正向影响;被回帖长度对MOOC学习者学习进度无显著正向影响,但可以通过影响MOOC学习者发帖总数,而间接影响MOOC学习者学习进度;回帖人学习进度显著正向影响MOOC学习者学习进度和发帖总数.     

基于学习分析技术的MOOC学习者智慧管理模块设计研究

MOOC已经成为网络开放教育与传统学校教育资源高起点、高质量建设典范,对于创新在线教育和学历教育的发展产生了深远的影响。然而MOOC学习过程中的高辍学率和低参与度仍然是当前面临的主要问题之一,文章引入学习分析技术理念,从学习者视角出发,提出设计MOOC学习者智慧管理模块,设计了学习者用户、教师用户和管理用户三类登录用户及其可实现功能,构建了MOOC学习者智慧分析层,进一步设计了MOOC资源智慧服务流程,旨在实现MOOC平台资源个性化呈现、学习者数据智慧收集与模型转化、MOOC平台资源生态化发展的目标。     

MOOC学习者个性化学习生态设计框架

被喻为校园海啸的MOOC以其注册门槛低、资源开放、异步呈现和无约束使用等特点吸引了大量来自世界各地的、不同目的和背景的学习者。但这些特点决定了MOOC要获得可持续发展,必须满足学习者的个别化目的,支持学习者的个别化学习路径,支持和促进学习者的自主性、开放性、反思性、创造性和个性化学习。因此MOOC的设计必须支持和促进学习者的个性化学习。基于这一理念,本文在深入分析MOOC学习本质和特点的基础上,尝试对MOOC学习的生态设计框架进行建构,对MOOC设计框架的四个组成部分以及如何实现这四个部分进行了详细论述,以期为MOOC进一步的研究和实践奠定基础。     

MOOC自主个性化学习环境设计的策略研究

MOOC以其独特特点和独特优势如低注册门槛、资源开放在线及使用异步无限制等,吸引了来自世界各地的、大量不同背景、不同特征和不同目的学习者。这就使得MOOC要获得可持续发展,并最大化其存在价值,必须满足学习者的个别化需求和目的,支持和促进学习者的自主个性化学习过程和学习结果,因而MOOC学习环境必须支持和促进学习者的个性化学习。该研究对支持和促进学习者自主个性化学习的MOOC学习环境设计的策略进行了深入探究,以期对MOOC研究和实践的发展有所裨益。     

影响MOOC学习者持续学习的原因分析——基于CNKI 2011-2016年实证研究的综述北大核心CSSCI

MOOC的"低完成率"一直是MOOC建设者们面临的现实困境,找出影响学习者持续学习的原因是推进MOOC长远发展的关键。本研究通过文献分析法对2011-2016年CNKI上相关的实证研究进行梳理和归纳,总结分析出影响我国MOOC学习者持续学习的原因主要有两个:一是主体因素——学习者自身,包括学习者学习动机、学习者个人经历和学习者感知能力;二是客体因素——教学与管理,包括课程设计、平台管理和认证体制。研究结果表明,应从学习者和教学者两个方面入手来改善MOOC的实践效果。     

基于RFL的MOOC学习者细分与忠诚度研究——以“怪诞行为学”课程为例

MOOC在全球掀起应用风暴的同时,也面临着巨大的挑战,学习者课程完成率低或中途选择放弃等用户流失现象尤为严重。为了分析哪些类型的学习者可能中途选择放弃、哪些类型的学习者能够坚持完成课程,需要对MOOC学习者进行细分与忠诚度研究。文章借鉴商业领域中的RFM(Recency+Frequency+Monetary,近度+频度+值度)客户分类思想,构建了基于RFL(Recency+Frequency+Length,近度+频度+值度)的MOOC学习者分类模型。在此基础上,文章以"怪诞行为学"课程为例,对学习者进行了聚类分析,并针对MOOC各级别学习者的行为特征提出相应的教学策略,以期为更好地发展MOOC提供参考。     

MOOC在我国外语学习环境下的现状研究

MOOC,即"大规模在线开放课程",近年来引起了国际社会的广泛关注,甚至被一些学者比做教育界的"海啸"。本文介绍了MOOC兴起的背景和发展状况,MOOC的含义和基本原理,讨论了MOOC在我国外语学习环境下为外语学习者提供了广阔的学习平台,同时也对外语学习者的自主学习能力提出了挑战。