数据驱动下的在线学习状态分析模型及应用研究

摘要：

学习状态是决定学习者在线学习效果的重要指标.针对在线学习中学习者学习状态的测量方法,探究学习者的学习状态与学习行为之间的关系,可以为教师、学习者和教育管理者提供评估、预测与干预的依据.基于"云平台"上269名学习者的12912条在线学习操作数据,构建数据驱动的学习状态分析模型,对投入、挫折、困惑、分心四种学习状态的行为特征进行了分析.其精确度和科恩的一致性的结果表明:机器分析结果与自我报告结果一致性较高,具有一定参考性.对其的进一步应用研究结果表明:学习者的学习状态与其学习效果显著相关,这为基于学习者学习行为数据的状态分析研究提供了参考.

关键词：数据驱动、在线学习、学习状态、分析模型、应用研究、云课堂

所属期刊栏目：37

分类号：G420(教学理论)

资助基金：湖北省技术创新专项"'互联网+'精准教育关键技术研究与示范"2017ACA105;教育部—中国移动科研基金项目"信息技术支持下的区域教研模式研究及试点"MCM20170502;华中师范大学优秀博士论文培育计划项目"中美在线教育中教师教学存在对学生学习的作用研究"2018YBZZ038的研究成果

在线出版日期：2019-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：74-80