学习评论视域下基于KANO模型的在线课程质量影响因素分析

摘要：

当前,关于在线课程质量的研究多是通过问卷调查数据的视角展开.而问卷调查模式存在样本量不足、样本缺乏代表性等问题.在在线环境下,平台上存在大量反映学习者对课程质量感知的评论数据.基于学习评论的在线课程质量分析模式能够有效克服问卷调查模式的缺陷.文章以中国大学MOOC等在线学习平台上学习者评论文本为研究数据,结合扎根理论和KANO模型,采用有序Logit回归方法对在线开放课程质量的影响因素进行了分析.结果表明:系统特性、视频制作、教师的教学水平、教学内容的有用性和教学内容的全面性属于必备型质量因素;课程辅助资料属于期望型质量因素;教师的教学风格和课程交互性属于魅力型质量因素.最后,针对不同类型的质量因素,提出相应的在线课程质量迭代改进策略以提升学习者的满意度.

关键词：在线开放课程;学习评论;KANO模型;扎根理论

分类号：G642.3(高等教育)

资助基金：江西省教改课题2020"基于学习评论挖掘的在线课程质量评价研究"编号:JXJG-20-7-14

在线出版日期：2021-12-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：155-160