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基于大數(shù)據(jù)的在線開放課程平臺學(xué)生行為分析

發(fā)布時間:2020-05-14 20:11
【摘要】:隨著當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及,信息技術(shù)無時無刻不在改變我們傳統(tǒng)的教學(xué)模式。2012年起開放在線課程MOOC在美國迅速興起規(guī)模不斷擴大,這個課程的出現(xiàn),讓全球教育界掀起了一場技術(shù)革命,這種教學(xué)的方式受到了學(xué)生、教師以及社會大眾的廣泛認同。本文研究的對象是,在我校開放的網(wǎng)絡(luò)教育平臺中,學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù),比如學(xué)習(xí)視頻的觀看時間、學(xué)習(xí)效果、參與學(xué)習(xí)的活躍度(互動次數(shù)、討論次數(shù)等)、作業(yè)的完成情況、實踐活動次數(shù)等。不同學(xué)習(xí)者在進行學(xué)習(xí)的時候會產(chǎn)生不同的學(xué)習(xí)行為,本文的研究從分析這些學(xué)習(xí)行為的角度出發(fā),完成了下列工作:(1)本論文側(cè)重于使用大數(shù)據(jù)多種研究工具和方法來對本校MOOC平臺下產(chǎn)生的所有課程參與者的日志數(shù)據(jù)進行清洗、處理、規(guī)范化和統(tǒng)計分析,從而分析出該課程學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為特征。論文研究內(nèi)容主要包含:對行為日志數(shù)據(jù)進行清洗及預(yù)處理,接著從課程基本統(tǒng)計描述信息、學(xué)習(xí)者個人基本信息特征、學(xué)習(xí)者觀看視頻相關(guān)行為、學(xué)習(xí)者做練習(xí)相關(guān)行為、學(xué)習(xí)者討論區(qū)交互相關(guān)行為等方面進行特征分析,然后利用相關(guān)性分析和假設(shè)檢驗方法提取出對學(xué)習(xí)者成績影響較大的因素和相關(guān)行為特征,同時結(jié)合機器學(xué)習(xí)分類預(yù)測算法建立學(xué)習(xí)者的成績預(yù)測模型,最后用提取出的樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練和對學(xué)習(xí)者最后獲取課程證書情況進行預(yù)測,比較不同算法的準確度并得出研究結(jié)論。(2)支持向量機(SVM)算法在我校開放在線課程學(xué)習(xí)平臺學(xué)生行為分析中得出的結(jié)果有些許偏差,所以本文中提出了一種,在隨機深林模型基礎(chǔ)上建立的基尼(Gini)指標特征加權(quán)支持向量機方法(RFG-SVM),并且把這種方法應(yīng)用在了在線開放課程平臺學(xué)生行為分析中。RFG-SVM方法利用隨機森林模型下的Gini指數(shù),對各個特征變量進行了計算,通過計算獲得了相關(guān)變量對RF模型分類識別準確性產(chǎn)生的影響度,然后對比數(shù)據(jù)集各屬性的重要程度,按照獲得的對比結(jié)果來對相應(yīng)的特征設(shè)定權(quán)重值,通過設(shè)置讓影響程度較大的特征屬性得到更大的權(quán)重比。最后再將這些權(quán)重值應(yīng)用于支持向量機的核函數(shù),完成計算,通過這種方法希望讓在線開放平臺的學(xué)生行為分析方面具有更高的正確率,從而發(fā)現(xiàn)一些具有普遍意義的學(xué)習(xí)行為特征及習(xí)慣和規(guī)律,來預(yù)測學(xué)生們的最終學(xué)習(xí)成果。
【圖文】:

行為研究,發(fā)文量,在線學(xué)習(xí)


圖 1.1 2008-2016 年在線學(xué)習(xí)行為研究每年發(fā)文量況下通過文獻中列舉的關(guān)鍵詞,能夠?qū)λ芯康膯栴}以及了解,所以本文里,把上述年份區(qū)間發(fā)布的文獻數(shù)據(jù),然后選擇了“keyword”節(jié)點類型,獲得了圖 1.2 所示的圖 1.2 2008-2016 年在線學(xué)習(xí)行為研究熱點領(lǐng)域圖譜的一個節(jié)點對應(yīng)一個關(guān)鍵詞,節(jié)點的大小反映的是關(guān)鍵

行為研究,熱點領(lǐng)域,在線學(xué)習(xí),發(fā)文量


論文有 12260 篇,再通過“l(fā)earning behavior"為主題完 875 篇。從 2008 年到 2016 年,各年相應(yīng)的發(fā)文量見圖 1.1 2008-2016 年在線學(xué)習(xí)行為研究每年發(fā)文量下通過文獻中列舉的關(guān)鍵詞,能夠?qū)λ芯康膯栴}以了解,所以本文里,把上述年份區(qū)間發(fā)布的文獻數(shù)據(jù),然后選擇了“keyword”節(jié)點類型,,獲得了圖 1.2 所示
【學(xué)位授予單位】:武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:G434;TP311.13

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