edX平台教育大数据的学习行为分析与预测

摘要：

教育数据挖掘是一门新兴学科，通过分析学习行为记录归纳学习者的行为特点以提高教育质量，大规模在线开放课程学习者的学习行为记录为此提供充足素材。2012-2013学年哈佛大学和麻省理工学院在edX平台上开设了17门课程，本文选择其中16门课程60余万人次学习行为记录，归纳学习者学习行为特征，对部分典型行为特征进行数据挖掘，采用逻辑斯谛回归方法对成绩进行预测。实验表明，通过学习者的典型学习行为分析可以有效地判别其是否可以完成学习任务并获得证书。

关键词：慕课、学习行为、数据挖掘、成绩预测、学习者特征

分类号：G420(教学理论)

资助基金：江苏省高等教育教改研究立项课题“‘校企协同、学做结合’的地方高校大学生实践创新能力培养的研究与实践”2015JSJG522;江苏省高等教育教改研究重点课题“地方高校MOOCs建设与教学改革实践”编号2015JSJG028;南京邮电大学教学招标改革项目“核心课程在线测试系统研制”JG00412JX01资助。

在线出版日期：2016-09-26（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：54-59