电路分析MOOC后台数据分析与挖掘

• 作者: 刘喆 吴涛 宋亚梅 崔红玲 汪玲 董爱军 赵伟宇 郑虎 钟洪声 陈晓行
• 来源期刊: 实验科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模在线开放课堂 数据挖掘 关联分析 电路分析课程
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4550.2018.05.004

摘要

为了发现MOOC课程学习者的学习规律和趋势,该文利用电子科技大学电路分析基础MOOC课程后台数据,从参与者类型、 课程各知识点关联分析、 学习效果预测等方面,进行了详细的数据挖掘与分析.分析结果表明:学习者参与测试和讨论次数越多,则获得MOOC证书的可能性越大;"基尔霍夫定理和参考方向"知识点的掌握程度与课程各单元测试成绩之间存在着很强的关联性;利用各知识点和单元测试成绩,建立的线性模型,可以很好地预测学习效果;与其他MOOC课程一样,该电路分析基础课的MOOC也具有讨论积极性欠缺的问题.该文的数据挖掘工作为进一步提升学习效果、 优化MOOC课程结构提供了重要的依据.