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[期刊] 中国成人教育
[作者]
刘少伟 赵长在 雷少飞
随着教育大数据的飞速发展，学习行为分析逐渐成为教育工作者研究的重要方向。通过教育大数据学习分析，能够深入研究学习者的学习过程和情境，发现学习规律，最终根据学习者需求和能力提供个性化教学支持服务。本文基于石大在线平台，应用数据分析技术，对学习者在线学习行为进行了分析，研究了学生在线学习行为规律，为提高学习者的学习效果、优化教学系统设计提供了可视化的数据依据。
关键词：
数据挖掘分析 个性化学习 在线学习行为
[期刊] 情报科学
[作者]
张洪玲 冯伯驹 李慧 刘树胜
【目的/意义】掌握现代网络教育学习者在线学习行为特点和执行实际,提出学习支持服务策略和改革建议,为网络教学质量评估、督学助学、实施教学改革提供数据支撑和有益参考,从而提高网络教育学习支持服务水平。【方法/过程】将学习者静态信息和浏览网络平台课件资源的典型行为动态信息作为研究对象,采用统计、可视化、分类、聚类等方法,开展在线学习行为影响因素分析研究。【结果/结论】分析得出网络教育学习者在线学习若干问题及影响因素。现有的网络教育学习支持服务尚未达到个性化、多样化、系统化、专业化的程度。构建了便捷性、交互性、时
关键词：
在线学习 教学研究 学习支持服务
[期刊] 中国远程教育
[作者]
岳俊芳 陈逸
E-learning已发展到大数据时代。远程学习者模型构建是学习大数据分析和个性化教学的核心。本研究首先对国内外的学习者建模理论进行分析,国外比较著名的覆盖模型、铅板模型、贝叶斯模型等学习者模型理论比较注重运用计算算法和人工智能技术获取学习者学习特征,而国内远程学习者建模注重从学习者特征要素的分析出发,由于视角不同,建模方法多种多样。本研究着眼于远程学习行为的大数据分析及个性化教学需要,从个人信息、学习风格、学习兴趣和知识模型四方面构建远程学习者模型,并围绕该模型从个性化资源推送、个性化学习路径和远程督导
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
吴静 姜春艳
开放式教育环境下存在在线学习者学习成效低、流失率高等问题。以学习者画像在群体特征识别与分析上的应用为研究起点，从如何建立画像以及如何支持服务学习者进行剖析，探索基于学习者画像的在线学习支持服务策略。从知识水平、行为特征、兴趣特征三个维度构建学习者画像模型并开展标签化处理，以群体化、个性化作为设计思路，探究适合不同学习者群体的服务方式，同时为教育工作人员的教学设计提供服务实施依据。
[期刊] 经济师
[作者]
张志亮
文章基于数据分析视角，探讨了高职学生在线学习行为。通过收集和分析大量在线学习数据，研究了高职学生的学习模式、学习偏好以及学术表现。研究发现学生的在线学习行为与他们的成绩之间存在一定的相关性，但并非唯一决定因素。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
Patrick J.Fahy Laurel Archer 肖俊洪
[期刊] 中国远程教育
[作者]
沈欣忆 吴健伟 张艳霞 李营 马昱春
中国慕课大学先修课(MOOCAP)是采用大规模开放在线课程(Massive Open Online Course,MOOC)和中国大学先修课程(Chinese Advanced Placement, CAP)相融合的方式,借助高等教育领域和基础教育领域的学科专家、资深教师,根据高中生的特点将大学课程进行重新设计的在线课程,是慕课大学先修课。本研究充分利用学习者在MOOCAP中的在线学习行为数据,采用德尔菲法、专家排序法、专家工作坊等多种研究方法,构建MOOCAP在线学习行为和学习评价模型,对MOOCAP课程的学习评价工作具有较强的指导性和可操作性,弥补了以往单凭学习成绩进行评价,或者仅依靠单一学习行为得出一些描述性结论的弊端,更具有全面性和系统性,为学生个性化的发展提供充分的过程评价数据依据,挖掘出学习者各自的学习特性,实现有针对性的"因材施教"。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙莹 程华 万浩
接受远程教育的学生基本都是在职人员,他们在学习能力、学习信心等方面相对较差,而远程教育的学习环境对学生的自主学习能力要求却比较高,因此在远程教育中,需要通过技术手段较全面地记录学习者在自主学习过程中的学习数据,通过适合的数据挖掘方法掌握学生的自主学习行为特征等现状,为教师及教学管理人员提供有目的引导学生学习的依据,逐步培养学生的学习能力,保证远程教育的质量。
关键词：
数据挖掘 远程学习者 学习行为
[期刊] 开放教育研究
[作者]
丁亚元 刘盛峰 郭允建
学习力的概念缘起于管理学,近年来逐渐被迁移到教育领域,通过"构建学习力"为学习者有效终身学习提供能量。对远程学习者在线学习力进行深入研究,不仅有助于提高其在线学习水平,也可促进个人可持续发展。为了从实证角度探究远程学习者在线学习力的内在结构与基本特点,本研究在充分借鉴国内外相关研究成果基础上,结合远程在线学习情境,界定了远程学习者在线学习力的概念并构建了理论模型,编制了远程学习者在线学习力测评量表。研究以安徽广播电视大学六所分校960名远程学习者为被试,通过问卷调查和实地访谈等方法,对远程学习者在线学习力的现状进行调查与分析。研究结果表明:远程学习者在线学习力由内驱力、意志力、认知力、转化力四...
关键词：
远程学习者 在线学习 学习力
[期刊] 开放教育研究
[作者]
穆肃 雷艳 刘海星
当前在线学习以学生独立自主学习为主，协作学习活动类型少，协作过程也不显著，与互联网时代互通融合的特点不尽一致。为深入了解原因，本研究利用协作学习感知要素框架，根据在线学习的实际，拟定了在线协作学习感知分析框架。研究基于设计研究的思路，在实际在线学习项目中设计和组织实施了两次协作学习活动，并对在线协作学习感知进行了观察与分析，综合使用调查法和观察法探研两千多名学习者的在线协作学习过程。通过对有效发生在线协作学习的６８组学习者在线学习过程和资料进行交互行为和协同写作行为编码、基本统计分析和交互分析等，得到以下结论：１）虽然任务感知对协作学习的有效开展存在正面影响，但在线学习者的任务感知却不积极和主．．．
[期刊] 中国远程教育
[作者]
王志军 虞天芸 彭盼 李珍
随着教育数字化的加速推进，在线学习已成为当前和未来教育的重要组成部分，多种实践样态正在快速发展。作为一个专业化实践领域，在线学习由哪些基本类型构成？对这一问题的研究是帮助教师根据不同情境选择合适的在线学习模式，从而有效设计在线学习、保障高质量学习发生的关键。本研究在分析在线学习实践发展趋势、分类研究的基础之上，基于交互距离理论，从知识结构化程度和学习者在线学习成熟度两个维度构建在线学习分类框架，将在线学习分为教师主导的主题式学习、教师引导的合作研创学习、同伴驱动的群体生成性学习、算法生成的智适应学习四类。同时，结合相关理论和典型实践案例，从知识类型、学习者类型、核心交互、教师角色、满足的需求、技术特点、支撑理论七个维度对四类在线学习的特征进行了总结。最后，本研究对新冠疫情期间的在线教学进行了反思，并展望了未来在线学习的发展。希望本研究能够深化实践者对在线学习的认识，帮助设计者根据知识的结构化程度和学习者在线学习成熟度综合考虑、选择并设计合适的在线学习。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
肖君 乔惠 李雪娇
在线学习中,学习者特征不明、学习支持服务针对性不足、学生流失率高等问题是教学利益相关者关注的重点。大数据环境下在线学习者画像的构建对识别、分析学习者特征并据此提供针对性学习支持服务具有重要意义。本研究以开放学习分析架构为基础,从目标(Object)、数据(Data)、分析(Analysis)、服务(Service)四个角度提出"ODAS"开放学习分析概念模型,并设计了一套具体可行的、可操作的基于ODAS的在线学习者画像构建流程,包括画像构建目标、数据收集、标签分析、画像服务输出四个阶段,从而为学习者画像教学应用与评估提供方法。本研究进而以上海开放大学的在线学习者为对象,从学习者基本特征、在线学习行为和学习路径三个维度构建高风险学习者画像,开展画像标签分析。研究表明,学习者画像能反映高风险学习者的学习能力、行为表现、学习路径等特征,并具有教学情境性,能为针对性教学设计及在线学习支持服务设计提供数据支撑。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
李爽 王增贤 喻忱 宗阳
大量研究表明，学生的学习行为投入是影响学习绩效的重要因素。基于此，本文从学习行为投入的角度对基于学习管理系统的学习行为分析和测量进行了理论与实践的探索。文章首先在行为投入定义、分类、评测相关研究基础上提出了在线学习行为投入分析框架，包括参与、交互、坚持、专注、学术挑战、自我监控六个维度。之后，文章结合在线案例课程２２６８名学生基于Ｍｏｏｄｌｅ平台的数据对在线学习行为投入测量指标进行了统计分析，通过缺失值分析、成绩相关分析、因子分析确定２１个测量指标，以及主动交互、平均参与度、绩效努力、学术挑战、自我监控五个投入因子。其中，四个指标对课程成绩有显著预测作用，能够预测成绩２６．９％的变异。文章最后．．．
[期刊] 中国成人教育
[作者]
樊平
高校成人学习者群体在终身教育背景下持续扩大,面对成人教育科学化的发展要求,成人学习者思想行为特征的研究分析工作进一步凸显必要性。学习者的思想行为体系是影响其学习活动的内在要素,高校成人学习者在学习中呈现出目标明确、动力内发、方式自主等群体性特征,通过对这些特征的深入剖析和总结,能够加强对成人教育教学工作的科学性指导,进而促进多向教育思路的开拓,全面提高高校成人教学的针对性和实效性。
关键词：
成人学习者 思想行为特征 教育思路
[期刊] 中国远程教育
[作者]
肖睿 刘千慧 尚俊杰 黄文彬
随着注册学生规模的扩大,在线教学平台面临着学生辍学率高、参与度低的挑战,通过分析学生状态并提供及时指导是提高教学效果的主要途径。学生的学习参与方式被认为是与学生成绩明显相关的一个重要因素。ICAP框架(Interactive-Constructive-Active-Passive Framework)提出了一种将学习活动分类为不同参与方式的方法,本文利用平台日志数据,通过构建不同学习活动所对应的三个特征(被动视频时长占比、主动视频时长占比和作业时长占比),等级聚类得到学生的学习参与方式。结果表明,共840个学习回合被划分为四类参与方式:被动(n=80)、主动(n=366)、建构(n=75)和闲散(n=319)。研究发现,不同参与方式下的学习成绩存在差异,且根据学生参与方式序列可以识别出困难型、平衡型和轻松型三类学习状态。研究表明,基于ICAP框架,利用在线教学平台日志数据自动识别学生不同学习参与方式,可以为在线学情分析和教学设计改善等提供有益参考。
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