基于MOOC的多维度学习质量及教学质量综合评价研究——以"好大学在线"历史数据为例

• 作者: 吴强强 蒋建伟 赵子濠 陈昊鹏
• 来源期刊: 工业和信息化教育
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 学习行为分析 教学行为分析 学习质量综合评价 教学质量综合评价
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 网络化与数字化
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TP399|G434
• 字数: 4382字
• 语种: 中文

摘要

本文以"好大学在线"上的历史数据为基础,采用关系型数据库与非关系型数据库共用的混合式数据存储方式构建通用的数据分析模型,并实现从"好大学在线"上的数据到数据模型的数据迁移;利用大数据的分析方法,通过多维度分析学生的学习行为和教师的教学行为,来构建相对完善的学习质量及教学质量综合评价模型;通过帮助MOOC平台的管理员及课程授课教师更加全面地了解学生的学习行为、授课教师或者助教的教学行为,来对课程本身进行改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈昊鹏	上海交通大学软件学院	25	124	7.0	9.0
2	蒋建伟	上海交通大学软件学院	12	68	5.0	8.0
3	吴强强	上海交通大学软件学院	5	11	2.0	3.0
4	赵子濠	上海交通大学软件学院	3	10	2.0	3.0