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综合馆
网络学习空间中的在线学习行为分析模型及应用研究
  • 摘要

    针对网络学习空间中的数据未能被充分挖掘和利用的问题,文章提出了一种基于数据挖掘技术的在线学习行为分析模型.该模型将网络学习空间中的在线学习行为分为四类:独立学习行为、系统交互行为、资源交互行为和社会交互行为.基于此四类行为,该模型提出了相关分析、分类分析和聚类分析的分析方法,依据分析结果为网络学习中的各类利益相关者提供教学参考.文章以某网络学习空间数据为例,进行案例研究后发现:①独立学习行为与学习成绩的相关性最强,具有较强的预测作用;学习者的求助次数与其它因素相关性最弱,不宜作为行为分析的核心指标;②以具有较强相关性的学习行为对成绩进行预测,使用 K-近邻分类器可获得84.62%的准确率;③对学习行为进行聚类分析,可发现学习者主要存在四种不同的学习行为模式,针对不同类型的学习者,教师可采取不同的干预策略,实现个性化的教与学.

  • 作者

    吴林静  劳传媛  刘清堂  程云  毛刚  WU Lin-jing  LAO Chuan-yuan  LIU Qing-tang  CHENG Yun  MAO Gang 

  • 作者单位

    华中师范大学 教育信息技术学院,湖北武汉,430079/黄冈师范学院 教育科学与技术学院,湖北黄冈,438000/浙江师范大学 教师教育学院,浙江金华,321004

  • 刊期

    2018年6期 CSSCI

  • 关键词

    网络学习空间  学习行为分析  分类  聚类  行为模式  network learning space  learning behavior analysis  classification  clustering  behavior model 

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18.207.130.162