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


不啰嗦,直接甩链接,点击“阅读全文”可全文下载

登录查看更多
6

相关内容

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。
【实用书】学习用Python编写代码进行数据分析,103页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2020年6月29日
【2020新书】从Excel中学习数据挖掘,223页pdf
专知会员服务
90+阅读 · 2020年6月28日
基于深度神经网络的少样本学习综述
专知会员服务
170+阅读 · 2020年4月22日
【教程推荐】中科大刘淇教授-数据挖掘基础,刘 淇
专知会员服务
80+阅读 · 2020年3月4日
【华侨大学】基于混合深度学习算法的疾病预测模型
专知会员服务
96+阅读 · 2020年1月21日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
支持个性化学习的行为大数据可视化研究
在线学习体验影响因素结构关系探析
MOOC
7+阅读 · 2019年3月20日
大讲堂 | 基于医疗知识的疾病诊断预测
AI科技评论
10+阅读 · 2019年1月22日
52 个有用的机器学习与预测API
北京思腾合力科技有限公司
3+阅读 · 2017年10月26日
Position-aware Graph Neural Networks
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月11日
VIP会员
相关VIP内容
Top
微信扫码咨询专知VIP会员