隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的發(fā)展深化,基于慕課的線上線下課堂相結合的混合式教學模式廣泛應用于高校教學中。慕課這種大規(guī)模開放式的在線課程平臺不僅打破了學習時間、地點的束縛,更為學習者提供了豐富多樣的學習資源。學生在學習慕課課程中產(chǎn)生了大量的學習行為數(shù)據(jù),通過分析這些學習行為數(shù)據(jù),可以探索出蘊含在數(shù)據(jù)背后的學習規(guī)律,教師可以根據(jù)這些規(guī)律改進教學方案,為不同學習情況的學生提供個性化的管理與教學。這無論對教師的教學還是學生的學習來說都具有重大的意義。本文主要工作如下:第一,基于學習行為數(shù)據(jù)為學生建立學情畫像,記錄其學習軌跡過程,有助于教師全面客觀評價學生學習,為學生提供個性化教學,同時為學業(yè)預警提供依據(jù)。接著詳細敘述了學情畫像的構建流程,通過基礎學情數(shù)據(jù)統(tǒng)計、學情數(shù)據(jù)聚類分析、學情數(shù)據(jù)輿情分析三個方面來建立。第二,對慕課課程訪問次數(shù)、訪問時間段的統(tǒng)計分析以及課程視頻觀看時長的箱式圖分析,探索了學生學習規(guī)律、學習偏好時間以及課程學習難點,為教師提供教學難點,縮短青年教師的成長周期。第三,以學生學習行為數(shù)據(jù)、學習效果作為聚類變量,利用k-means聚類算法劃分學習風格,將風格相似的學生組合到一起,分析各... 

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 慕課研究現(xiàn)狀
        1.2.2 學習行為研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
    1.4 論文框架
    1.5 本章小結
第二章 相關概念與數(shù)據(jù)采集
    2.1 相關概念介紹
        2.1.1 學生學情畫像
        2.1.2 聚類分析
        2.1.3 學習輿情
    2.2 慕課數(shù)據(jù)采集
    2.3 Python
    2.4 SPSS
    2.5 本章小結
第三章 基礎學情數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
    3.1 課程訪問情況統(tǒng)計
    3.2 課程視頻觀看數(shù)據(jù)分析
        3.2.1 數(shù)據(jù)預處理
        3.2.2 視頻箱式圖處理
    3.3 本章小結
第四章 學情數(shù)據(jù)聚類分析
    4.1 k-means算法
    4.2 學生聚類分析
        4.2.1 數(shù)據(jù)預處理
        4.2.2 聚類結果分析
        4.2.3 由聚類結果改進教學方案
    4.3 學生學習風格與成績的關系
    4.4 卷面成績聚類分析
    4.5 本章小結
第五章 學情數(shù)據(jù)輿情分析
    5.1 詞云圖
    5.2 討論文本收集
    5.3 輿情詞云圖制作
    5.4 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間科研工作情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于用戶行為數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)字圖書館電子資源推薦服務研究[J]. 江波.  河南圖書館學刊. 2018(12)
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[8]基于學生消費行為與成績的分析研究[J]. 常思遠.  許昌學院學報. 2018(08)
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碩士論文
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[3]基于社交網(wǎng)絡的輿情關鍵技術研究[D]. 柳淑婷.吉林大學 2017
[4]面向社交網(wǎng)絡的文本可視化技術研究與實現(xiàn)[D]. 陳馨菂.西南交通大學 2017
[5]基于Python開發(fā)預警機系統(tǒng)檢測設計與研究[D]. 孔德民.哈爾濱理工大學 2017
[6]大數(shù)據(jù)可視化對某高校學生行為分析的呈現(xiàn)[D]. 王國瓊.山東大學 2016
[7]SPSS軟件在管理決策方面的應用擴展[D]. 張海瑜.北京化工大學 2011



本文編號：3645955