發(fā)布時間：2017-10-02 23:41

  本文關(guān)鍵詞：MOOCs交互模式聚類研究

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【摘要】：聚類分析是學(xué)習(xí)分析和數(shù)據(jù)挖掘的常見方法,其核心在于通過分析對象特征屬性集合的相似程度來進(jìn)行分類。聚類分析在遠(yuǎn)程教育中有著廣闊的應(yīng)用空間,可以對在線學(xué)習(xí)行為模型和績效水平進(jìn)行有效劃分,使之成為后續(xù)研究的重要基礎(chǔ)。對在線學(xué)習(xí)領(lǐng)域的典型聚類研究進(jìn)行分析,將聚類研究的流程和要點進(jìn)行總結(jié),著重探討了聚類變量選擇和有效性檢驗等方面,并對252門MOOCs的在線交互狀況進(jìn)行了聚類分析。研究發(fā)現(xiàn),我國大多數(shù)MOOCs交互水平較低,教師在交互中并不活躍,沒有進(jìn)行積極的答疑輔導(dǎo)和交互組織;隨著教師發(fā)布主題帖數(shù)量的增加,課程的交互水平會隨之提高;教師的積極參與能夠促進(jìn)課程交互水平,但在交互水平較高的課程中,教師投入的增加并沒有帶來課程交互水平的增長;教師需要對學(xué)生的交互進(jìn)行有效組織,才能促進(jìn)交互水平的進(jìn)一步提高。
【作者單位】： 中央民族大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)部;加州大學(xué)爾灣分校教育學(xué)院;北京師范大學(xué)教育學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 聚類 MOOC 學(xué)習(xí)分析 交互分析
【基金】：北京師范大學(xué)自主科研基金項目“學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)狀態(tài)分析與可視化工具研發(fā)”課題成果 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金資助
【分類號】：G434
【正文快照】： 隨著MOOCs的蓬勃發(fā)展,在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)不斷激增,學(xué)習(xí)分析和教育大數(shù)據(jù)也越來越受到關(guān)注。如何通過數(shù)據(jù)提升教育教學(xué)質(zhì)量,提高教學(xué)管理水平,促進(jìn)有效學(xué)習(xí)發(fā)生,吸引著越來越多的研究者和實踐者。對在線學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)的分析并非新生事物。從分析方法上,學(xué)習(xí)分析將統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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