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网络学习空间中的在线学习行为分析模型及应用研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
吴林静;劳传媛;刘清堂;程云;毛刚
作者机构:
[吴林静; 劳传媛; 刘清堂] 华中师范大学.教育信息技术学院
[程云] 黄冈师范学院.教育科学与技术学院
[毛刚] 浙江师范大学.教师教育学院
语种:
中文
关键词:
网络学习空间;学习行为分析;分类;聚类;行为模式
关键词(英文):
learning behavior analysis;classification;clustering;behavior model
期刊:
现代教育技术
ISSN:
1009-8097
年:
2018
卷:
28
期:
6
页码:
46-53
基金类别:
国家自然科学基金项目(71704062)/国家自然科学基金项目(71603098)/教育部人文社科规划基金项目(17YJA880104)/华中师范大学基本科研业务费专项资金项目(CCNU18QN022)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
教育信息技术学院
摘要:
针对网络学习空间中的数据未能被充分挖掘和利用的问题,文章提出了一种基于数据挖掘技术的在线学习行为分析模型。该模型将网络学习空间中的在线学习行为分为四类:独立学习行为、系统交互行为、资源交互行为和社会交互行为。基于此四类行为,该模型提出了相关分析、分类分析和聚类分析的分析方法,依据分析结果为网络学习中的各类利益相关者提供教学参考。文章以某网络学习空间数据为例,进行案例研究后发现:(1)独立学习行为与学习成绩的相关性最强,具有较强的预测作用;学习者的求助次数与其它因素相关性最弱,不宜作为行为分析的核心指标;(2)以具有较强相关性的学习行为对成绩进行预测,使用K...
摘要(英文):
For the problem that the data in network learning space is not fully tapped and utilized, this article proposed an online learning behavior analysis model based on data mining technology. In this model, online learning behaviors were classified into four categories: independent learning behavior, system interaction behavior, resource interaction behavior and social interaction behavior. Based on these four categories, correlation analysis, classification analysis and clustering analysis were applied to analyze the data and provide suggestions ...

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