edX平台教育大数据的学习行为分析与预测

被引:37
作者
贺超凯 [1 ]
吴蒙 [2 ]
机构
[1] 南京邮电大学计算机学院
[2] 南京邮电大学通信与信息工程学院
关键词
慕课; 学习行为; 数据挖掘; 成绩预测; 学习者特征;
D O I
10.13541/j.cnki.chinade.20160706.005
中图分类号
G434 [计算机化教学];
学科分类号
040110 ;
摘要
教育数据挖掘是一门新兴学科,通过分析学习行为记录归纳学习者的行为特点以提高教育质量,大规模在线开放课程学习者的学习行为记录为此提供充足素材。2012-2013学年哈佛大学和麻省理工学院在ed X平台上开设了17门课程,本文选择其中16门课程60余万人次学习行为记录,归纳学习者学习行为特征,对部分典型行为特征进行数据挖掘,采用逻辑斯谛回归方法对成绩进行预测。实验表明,通过学习者的典型学习行为分析可以有效地判别其是否可以完成学习任务并获得证书。
引用
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开放教育研究, 2014, 20 (03) :27-35