MOOC学习行为的统计、预测与展望

• 作者: 付慧平 伍杰华
• 来源期刊: 工业和信息化教育
• 学科: 教育
• 关键词: MOOC 在线课程 学习行为 统计预测 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 网络化与数字化
• 页码范围: 81-89
• 页数: 9页
• 分类号: G712
• 字数: 6279字
• 语种: 中文

摘要

目前MOOC学习者学习情况的研究表明,大量MOOC学习者无法按时、按质和按量完成在线课程,辍学率较高,通过率一直不高,这一现象制约着MOOC的普及与发展.本研究以2012—2013年edX发布的学生学习行为的原始开放数据信息为基础,使用统计模型对学习者的学习背景、学习行为特征及课程完成情况进行分析,并且创新性地引入机器学习领域的分类有监督训练模型对学习者的学习行为特征进行建模并预测其是否完成课程获取证书,深入分析不同学习行为特征对学习效果的影响.研究结果对于深入研究MOOC学习模式及促进其广泛发展有一定的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付慧平		7	18	2.0	4.0
2	伍杰华		22	57	4.0	6.0