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1.
郭欣悦 《北京广播电视大学学报》2017,22(4)
MOOC学习行为分析研究已从描述性研究转向以大数据为证据、学习行为模型和分析框架为理论基础的深入研究阶段.MOOC课程数量激增,平台的功能愈发强大,学习者学习行为的印记被多种数据形式记录,分析学习绩效、学习行为产生的原因及相关性已有了研究环境和研究基础.本文结合中国大学MOOC平台上的X课程,梳理学习者学习行为类型,运用系统的观点和方法,从学习行为、行为分析维度、数据来源及类型、分析目的等要素及相互关系分析的视角,构建了多元学习分析框架,根据框架中的学习行为及影响要素,分析了X课程数据,对学习行为的整体趋势进行了分析,得出了目前MOOC课程学习中学习者持续力不强、学习投入不足、参与度不高的结论.在此基础上讨论了改善学习支持服务、优化课程设计的思路. 相似文献
2.
学习者的学业情绪对学习有重要作用,异步学习平台的非及时性以及教师与学习者分离的特征使得难以对远程学习者进行学业情绪分析.本研究通过构建异步学习平台中远程学习者学业情绪分析模型,并将该模型进行Moodle平台案例课程的应用,探究远程学习者在线学习行为与学业情绪之间的关系.本研究在案例应用中通过对远程学习者在线学习行为数据进行统计分析,对学习者论坛文本数据进行情感计算,发现:学习者的学业情绪与作业成绩显著正相关,说明学习者的学业情绪会显著影响其学习效果;教师情感值与学习者学业情绪显著正相关,说明教师在论坛中的情绪倾向会正向影响学习者的学业情绪;学习者实时学业情绪与创作性行为之间显著正相关,并且发现案例课程中主要存在两类学业情绪表现不同的学习者,第一类学习者在案例课程中所发帖子的情感值为正向情感的占80%以上,第二类学习者学业情绪属于同一倾向的帖子数不超过80%,单独分析第二类学习者实时学业情绪与对应在线学习行为之间的相关性,发现两者之间显著性有较大提高. 相似文献
3.
鲁文英 《包头职业技术学院学报》2017,18(1)
综述MOOC发展中数据分析的应用情况,进而以本校开设的MOOC升级版SPOC(Small Private Online Course)课程中学习者学习状况及数据为基础进行分析,发现在SPOC课程学习中,师生自身对SPOC课程的认知适应情况,课程不同环节占比不同的考核方式和学习者对学习机会与资源的利用情况等三方面都影响学习者的学习成绩,从而提出课前师生多途径多方面的充足准备,课中有效的互动反馈与过程性考核相结合及促成共享共生的学习共同体形成等三方面的策略来优化和提升SPOC课程的学习. 相似文献
4.
近年来,随着教育信息化的不断推进以及学习科学的不断发展,如何利用信息技术促进学习者深度学习成为教育技术学界的热门话题.协作式开放在线教程(Collaborative Open Online Course),即基于互联网的协作式开放在线教程,是MOOC在教材编写环节中的延伸,为促进学习者深度学习提供了新的思路.本文论述了COOC的主要功能对深度学习的支持,并以基于项目的学习理论为指导,构建了COOC支撑下的深度学习过程模型.通过具体实践,分析了该模型的应用效果,以期为深度学习的有效开展提供参考,并为MOOC的动态教材编写提供支持. 相似文献
5.
《湖北函授大学学报》2019,(1):183-185
本文探讨了在大学英语课程教学中实施基于慕课的混合式教学模式的可行性和实践。本文先从课前设计、课堂及课下活动设计和评价设计三个阶段进行初步的模式构建和评估。在此基础上,将课堂教学和基于MOOC的网络学习相结合,设计出了基于MOOC的混合式学习模式,并在教学实践中进行了应用。实践证明,基于慕课的混合式学习模式能有效提高学习者的学习兴趣。 相似文献
6.
《湖北函授大学学报》2019,(16):28-29
随着大数据、人工智能等技术的快速发展,教育智能化也逐步应用到远程教育中,远程教育中对学习者进行有效的学习评价是保证教育健康发展的有效措施。该文通过对目前远程教育中对学习者学习评价所存在的问题,以学习者在线学习行为为基础,从学习者主动性、积极性、学习效果等方面给出了基于学习者的学习评价策略,为远程教育学习评价提供了新的参考。 相似文献
7.
通过实验研究,探讨教师干预强弱性对学生MOOC学习成效的影响程度.选取两个平行班为教学实验对象进行《2D动画制作》MOOC学习,分别实施两种不同强弱的教师干预行为,得出结论:教师实施强干预行为对学生的学习进度、学习投入时间、学习效能感、学习满意度和成绩均具显著促进作用.建议教师可将优秀的MOOC资源融入课程教学,并制订强干预方案来提高学生的MOOC学习成效. 相似文献
8.
基于EduCoder平台的C语言程序设计实践项目学习者行为投入和测试成绩数据,构建在线编程学习行为投入测量框架。采用系统聚类和K-Means聚类方法将学习者划分为出色突破型、努力完成型、边缘落后型三个类别,并依据不同类别学习者特征提出指导策略。使用逐步回归方法测量在线编程学习行为投入对学习效果的影响程度,结果表明：“参与”维度的出勤次数、“专注”维度的关卡完成数和“学术挑战”维度的附加训练对学习效果具有显著性正向影响,“专注”维度的实训总耗时对学习效果具有负向影响,“坚持”维度对学习效果未表现出显著影响。根据研究结果,提出开展小组协作学习、加强学习互动、合理划分学习难度、提升编程学习效能感等相关建议。 相似文献
9.
在大数据时代下,学习分析成为目前教育技术领域的研究热点之一.在学习分析研究快速发展的情况下,该领域存在定位不清,概念泛化等问题.为了明确学习分析的特点,区分学习分析与其他研究领域的关系,本文从学习分析的概念、要素与过程出发,结合文献和实践分析了学习分析的特点及其与其他研究领域的区别.本文认为学习分析有着“面向大数据”、“混杂性”和“分析相关关系”的大数据特征,同时由于分析对象是教育系统这一复杂、特殊的系统,学习分析是以现有的教育理论、规律为基础, “学习者分析”为核心的一个应用性的领域.它与大数据处理技术、教育数据挖掘、统计分析等传统的研究领域有着明显的区别.本文提出的学习分析的特点与区别,为明确学习分析的研究领域与边界提供了参考与借鉴. 相似文献
10.
在大规模在线学习中,小群体网络结构从中观视角反映出学习者之间社会交互、资源分配、知识流动的特点,对促进个体和集体学习绩效有重要意义.本文以2017年至2020年开设的一门大型定制MOOC为实验场域,利用社会网络分析法和内容分析法研究学习者自发形成的小群体网络结构特征和演化规律.研究发现存在轮式、环式、Y式和山式四类小群... 相似文献