| 数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析北大核心CSSCI |
| |
| 引用本文： | 王改花,傅钢善.数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析北大核心CSSCI[J].现代远程教育研究,2018(4):106-112. |
| |
| 作者姓名： | 王改花 傅钢善 |
| |
| 作者单位： | 1.陕西师范大学教育学院;;2.西安职业技术学院; |
| |
| 基金项目： | 陕西师范大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于大规模在线开放课程的学习者认知特征研究”(2017TS074)； 国家社会科学基金教育学一般项目“网络环境下群体差异认知特征及有效学习研究”(BCA110024) |
| |
| 摘 要： | 随着计算机与网络的快速发展和普及,网络学习已成为互联网+时代教育发展的重要组成。近年来随着大数据被广泛关注,基于数据挖掘的网络学习行为研究成为重要的研究方向和研究热点。当前关于网络学习行为的分类,大多数基于学习者本身属性,缺乏比较详细而深入的行为类型分析。基于数据挖掘的聚类分析,可以借助大数据的优势,发现数据背后的规律。利用陕西师范大学"现代教育技术"在线开放课程学习者的网络学习过程记录,采用数据挖掘工具对网络学习者行为进行聚类分析,研究发现:根据学习特征,网络学习者可以分为高沉浸性型、较高沉浸性型、中沉浸性型、低沉浸性型四种群体;学习行为与学习效果密切相关,沉浸性高的学习者学习效果往往较好。教师可借助技术工具,对学习者进行不断更新、实时、循环的聚类分析,及时发现学习者的个体及群体学习特征,因材施教,推送适应性的个性化服务,并给予及时的学习预警与恰当的教学干预。
|
| 关 键 词： | 网络学习 行为特征 数据挖掘 聚类分析 个性化教育 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
|
