基于MOOC数据的学习行为分析与预测

2017 年 10 月 11 日 计算机研究与发展 蒋卓轩,张岩,等

基于MOOC数据的学习行为分析与预测


     随着近2年慕课(massive open online course, MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌.同时,首次针对中文慕课中学习行为的特点,将学习者分类,以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系.在此基础上,通过选择学习者的若干典型行为特征,对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次.数据表明:基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书,并能找出潜在的认真学习者,这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据.

本文入选中国科协第二届优秀科技论文

引用信息

蒋卓轩,张岩,李晓明。基于MOOC数据的学习行为分析与预测。《计算机研究与发展》,2015,52(3):614-628


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计算机视觉中运动行为分析就是在不需要人为干预的情况下,综合利用计算机视觉、模式识别、图像处理、人工智能等诸多方面的知识和技术对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现动态场景中的人体定位、跟踪和识别,并在此基础上分析和判断人的行为,其最终目标是通过对行为特征数据的分析来获取行为的语义描述与理解。运动人体行为分析在智能视频监控、高级人机交互、视频会议、基于行为的视频检索以及医疗诊断等方面有着广泛的应用前景和潜在的商业价值,是近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一。 它包含视频中运动人体的自动检测、行为特征提取以及行为理解和描述等,属于图像分析和理解的范畴。从技术角度讲,人体行为分析和识别的研究内容相当丰富,涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、形态学等学科知识。
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