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人气指数: 发布时间:2017-11-29 17:08  来源:http://www.plusonespro.com  作者:赵睿,王庆岭
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  摘要:针对国内外中等规模以上在线学习平台课程完成率低、用户流失严重的现象,分析了在线学习过程行为影响学习效果提升的关联因素。基于大数据技术,构建了在线学习过程行为分析模型总体框架和数据模型,依据行为科学和人工智能理论,完成了对在线学习行为的聚类分析和关联分析,最终,给出了个性化学习资源和新葡萄京娱乐场官方网策略的推荐,有效提高了在線课程资源的利用率和学习效果。 
  关键词:大数据;在线学习过程;数据模型;聚类分析;课程推荐 
  中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)30-0001-03 
  Design of Online Learning Process Behavior Analysis Frame Based on Big Data Technology 
  ZHAO Rui, WANG Qing-ling 
  (Department of Information Processing and Control Engineering, Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology, Lanzhou 730060, China) 
  Abstract:In view of the low completion rate and the serious loss of users in the online learning platform at home and abroad,analyzed the related factors that influence the learning effectiveness of online learning process behavior.Based on the big data technology, constructed the overall framework of online learning process behavior analysis model and the data model, on the basis of behavioral science and artificial intelligence theory, completed Cluster analysis and association analysis of online learning behaviors ,finally, recommended personalized learning resources and teaching strategies ,Effectively improved the utilization of online curriculum resources and learning results. 
  Key words:Big data; Online learning process; Data model;Cluster analysis;Course recommendation 
  随着互联网技术及教育信息化的快速发展,在线学习模式得到了学校、教师和学生的广泛认可,在线学习系统已成为新葡萄京娱乐场官方网单位的主要辅助新葡萄京娱乐场官方网平台和职业素质提升阵地,其注册的学生人数和建设的课程资源出现了爆发式增长,在线学习平台的应用扩展了新葡萄京娱乐场官方网手段、突破了新葡萄京娱乐场官方网活动的时间和空间限制[1]。国内外大多数在线学习平台在应用规模的增长过程中,普遍出现了课程完成率低和用户流失严重的现象 [2,3]。由于中等规模以上的在线学习平台拥有较大的学生群和形式多样的课程资源,本文依据大数据技术,结合平台数据库,采集Web服务器和客户端形成的学习行为数据,构建在线学习行为数据分析模型,完成对在线学习行为的聚类分析和关联分析,给出个性化学习资源和新葡萄京娱乐场官方网策略的推荐。 
  1 构建基于大数据技术的学习过程行为分析模型总体框架 
  1.1 在线学习过程 
  学习过程是在学习动机指引下进行的一系列学习活动,以满足学生需要并获取学习成果的过程[4]。在线学习过程是指学生在基于网络环境开发的集教、学活动和课程资源为一体的平台中,进行自主学习和交互活动的总称。学生根据自我动机和学习需求,选择在线课程,利用平台工具进行学习。 
  1.2 在线学习过程的大数据属性 
  在线学习平台经过一段时间的运行,平台记录的在线学习过程数据量大、类型多,具有大数据的特性[5]。从量大、复杂的原始学习过程行为数据中挖掘对学生具有监控和引导作用的学习过程属性,进行分析和构建数据模型。抽取的学习过程属性要包含对资源的使用程度指标和学习效果指标,具体属性参数如表1所示。 
  1.3 构建在线学习过程行为分析模型总体框架 
  利用大数据技术,构建在线学习过程行为分析模型总体框架,如图1所示。首先,构建在线学习过程行为数据模型,完成数据采集和预处理。其次,设计在线学习过程行为分析模型横向流程,包括采用K-means算法对学习过程行为数据进行聚类分析,个性化课程资源推荐,以及在线学习过程与学习效果关联性挖掘等。最后,设计在线学习过程行为分析模型纵向流程,包括学习过程行为数据选取、预处理、分析方法选择以及分析结果可视化等。 
  在线学习过程行为分析模型总体框架提供了研究学生在平台中进行的各类学习过程,及学习过程行为分析模型建立流程。 

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