基于MOOC的在线学习行为分析.pdf
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1、 基于 MOOC 的在线学习行为分析 吴岳芬,龚子诚,袁 江,邹远超,杨 勃(湖南理工学院 信息科学与工程学院,湖南 岳阳 414006;湖南理工学院 信息光子学与空间光通信湖南省重点实验室,湖南 岳阳 414006)摘 要:以超星MOOC平台数据结构课程的学习数据为研究对象,对四类学习者的在线学习行为与学习效果进行相关性分析.结果表明,学习目的是影响学习者学习行为的重要因素;校内专业必修和校外学分制选修的学习者,以及有强烈学习意愿的学习者,在各项学习行为中表现较好,最终学习效果较好.最后,从学习者和 MOOC 平台两个角度,提出促进在线学习效果的策略,为教师跟踪学习者的学习状态、课程完成率,
2、提高教学管理提供参考.关键词:MOOC;在线学习行为;数据分析 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1672-5298(2023)02-0026-06 Analysis of Online Learning Behavior Based on MOOC WU Yuefen,GONG Zicheng,YUAN Jiang,ZOU Yuanchao,YANG Bo(School of Information Science and Engineering,Hunan Institute of Science and Technology,Yueyang 414006,China;Ke
3、y Laboratory of Hunan Province on Information Photonics and Freespace Optical Communications,Hunan Institute of Science and Technology,Yueyang 414006,China)Abstract:Taking the learning data of data structure course on Chaoxing MOOC platform as the research object,this paper analyzes the correlation
4、between online learning behavior and learning effect of four types of learners.The results show that learning purpose is an important factor affecting learners learning behavior.Learners who are required for major in school and elective for out-of-school credit system,as well as learners with strong
5、 willingness to learn,perform better in all kinds of learning behavior,the learning effect is better.Finally,the paper puts forward some strategies to promote the effect of online learning from the perspectives of learners and MOOC platform,which provides a reference for teachers to track learners l
6、earning status,course completion rate and improve teaching management.Key words:MOOC;online learning behavior;data analysis 0 引言 大规模开放在线课程(MOOC)具有开放性、自主性和共享性等特点,是一种新型教育模式,近年来获得极大发展.利用MOOC进行线上教学或线上+线下混合式学习时,教师不能只根据课程的最终考试成绩来判断学习者的学习效果,而应该对学习者在学习过程中的学习行为进行分析.教师可以及时了解学习者的学习状况,为学生个体提供个性化学习指导,进而提高学习者的学习效
7、果;或者及时预知学习者的学习发展趋势,对不同的学习行为采取适当的干预措施,给予学习者有针对性的辅导或鼓励,使学习者在学习过程中不断调整学习路线,达到满意的学习效果.对学习者在线学习行为进行分析已成为教育技术学和大数据技术的一个研究热点.宗阳等1应用逻辑回归对 MOOC 数据进行分析预测,就学习者在线学习行为对学习成绩的影响展开了探索.蒋卓轩等2将学习者分为不同类型,深入考察学习行为与学习效果之间的关系.方旭3基于 TAM3 模型建立 MOOC 学习行为影响因素模型,发现学习者 MOOC 学习意向与学习行为之间呈显著正相关.本文利用超星 MOOC 平台的在线学习行为数据集,对学习者学习行为与学习
8、效果进行相关性分析,并提出促进学习者提高学习效果的策略,以期为教师的教学策略选择、学习过程监管提供参考.收稿日期:2022-02-20 基金项目:湖南省教育厅科学研究项目(20C0902);湖南省哲学社会科学基金项目(19YBA183);湖南省社会科学成果评审委员会课题(XSP18YBC266);湖南省大学生创新创业训练计划项目(湘教通2020191 号-3188);湖南省科技计划项目(2019TP1014);湖南省学位与研究生教育改革研究一般项目(2020JGYB236);湖南省教育厅教学改革研究项目(HNJG-2020-0670);湖南省一流本科课程(湘教通2021322 号)作者简介:吴
9、岳芬,女,硕士,副教授.主要研究方向:数据分析与机器学习、教育信息化 通信作者:杨 勃,男,博士,教授.主要研究方向:模式识别、机器学习理论及其应用技术 第36卷 第2期 湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.36 No.2 2023 年 6 月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology(Natural Sciences)Jun.2023 第 2 期 吴岳芬,等:基于 MOOC 的在线学习行为分析 27 1 描述性统计分析 1.1 数据集 实验数据集来自超星学银在线平台,包含 4392 名学习者在数据结构课程学习中产生的 5270
10、4 条学习行为样本,共选取15项学习行为特征,见表1.将学习者分为四类,其中校内本科专业必修学习者230名、校内本科专业任选学习者 2618 名、校外任选学习者 1305 名、校外学分制选修学习者 239 名.表 1 学习者学习行为特征 字段名 字段解释 访问日期 学习者访问的日期(年、月、日)学习页面访问次数 在某个日期同类学习者访问次数之和 访问时段 学习者页面访问的时间段(一天分为 6 个时间段)时段访问次数 在某个日期在各个时间段同类学习者访问次数之和 讨论得分 每个学习者参与讨论获得的加权得分 作业得分 每个学习者完成作业获得的加权得分 章节测验得分 每个学习者完成章节测验获得的加权
11、得分 考试得分 每个学习者完成考试获得的加权得分 访问数得分 每个学习者多次访问获得的加权得分 任务点完成百分比 每个学习者任务完成百分比 综合成绩 由各项得分计算得出的总成绩 提交时间 作业或者章节测验提交的时间 在线观看时长 每个学习者在线观看视频的时长 讨论数 每个学习者参与线上讨论的次数 访问数 每个学习者线上课程访问的次数 1.2 描述性统计分析 四类学习者讨论得分数据的描述性统计见表 2.校内专业必修类学习者与校外学分制选修类学习者讨论得分的均值较高,分别为88.48和73.94分,并且中位数达到了满分100分,可以初步判断这两类学习者参与讨论的积极性比较高.而校内任选与校外任选两
12、类学习者得分均值分别为 1.52 和 0.67 分,说明这两类学习者参与讨论的积极性很低.表 2 四类学习者讨论得分数据的描述性统计 学习者分类 观测数 均值 标准差 下四分位数 中位数 上四分位数 最大值 校外任选 1305 0.67 7.70 0 0 0 100 校内任选 2522 1.52 0 0 0 0 100 校外学分制选修 239 73.94 40.92 45.75 100 100 100 校内专业必修 230 88.48 25.99 91.50 100 100 100 四类学习者综合成绩的描述性统计见表 3.校内专业必修和校外学分制选修两类学习者,综合成绩的均值和中位数都超过了及
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