MOOC 中学习者流失问题的预测分析——基于24 篇中英文文献的综述

摘要:MOOC(Massive Open Online Course)的核心属性之一是“课程”(Course),因此“完成率”或“流失率”始终是其发展中绕不开的话题。借由完成率问题引发的一系列深入讨论和研究,例如流失问题的预测分析,取得了丰富的研究成果,对于增进我们对MOOC研究的认识和相关教学理论的理解都具有积极作用。但由于该领域内还缺乏对预测分析的系统综述,我们对这个问题的研究全貌、研究局限以及未来的研究方向并不明晰。因此,本文通过综述24篇最近五年相关的高质量文献,试图回答三个问题:哪些预测指标是有效的?哪些算法模型是相对较好的?不同模型的节俭性和耐用性如何?通过回答这些问题,本文梳理了有效的预测指标体系,对比了不同算法模型的有效性,并检验了模型的节俭性和耐用性;更进一步,本文通过讨论研究的理性观、实践意义和开展跨领域对话,指出了未来研究可能的研究取径、研究方向和研究重点。 关键词:慕课; 学习分析; 流失率; 预测分析; 文献综述; [1]范逸洲,刘敏,欧阳嘉煜,汪琼. MOOC中学习者流失问题的预测分析——基于24篇中英文文献的综述[J]. 中国远程教育,:1-10.

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数据驱动下的学习支持设计与实践

摘要: 随着数据挖掘与学习分析技术的发展,如何实现数据价值为学生提供支持服务已成为研究热点。为了合理运用学习过程数据更加准确、客观地辅助学生学习,本研究从精准教学视角出发,构建数据驱动下的学习支持设计模型,描述了学习支持设计的两个主体、四个维度、四个环节,阐释了各维度学习支持的具体设计途径与数据驱动过程,并将其应用于实践,结合实验研究法、问卷调查法、访谈法,运用SSAS等学习分析工具验证数据驱动下的学习支持有效性。结果表明,数据驱动下的学习支持能够影响学生学习决策,进而提升学生元认知水平、学习成绩与流畅度,在学习效果与学习能力方面均具有显著促进作用。 关键字: 学习支持;精准教学;数据驱动;学习分析 [1]李士平,赵蔚,刘红霞. 数据驱动下的学习支持设计与实践[J]. 电化教育研究,2018,(03):103-108+114.

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