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针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,主讲人:西南科技大学张晖博士教授zhanghui作者:和珍珍张晖李波杨春明赵旭剑,MOOCs风起云涌,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,大数据、云计算、泛在网络、终身学习理念,国内外一些代表性MOOC平台,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,高辍学率使MOOC发展堪忧,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,MITx“电路与电子学”(CircuitsandElectronics,6.002x)课程学生完成情况,高辍学率使MOOC发展堪忧,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,高辍学率使MOOC发展堪忧,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,为什么学生纷纷辍学?,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,果壳网调查,教学设计优化研究现状,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,基于理论深入探讨个案剖析亲身体验问卷访谈收集反馈,本研究的意义,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,学生体验,对课程的期望,学习分析技术,本研究的创新性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,基于学生的自由表达基于自然语言表达的文本信息发掘了学习需求强度,研究方法流程概述,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,数据采集,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,数据来源:MOOC学院采集方法:网络爬虫数据量:100门课程的6000余条学习者的学习体验评价(好评课、差评课各50门)课程发布平台:Coursera、edX、FutureLearn、学堂在线、ewant、中国大学MOOC、华文慕课课程类型:统计与数据分析、计算机科学、文学艺术、农林医药,部分课程及相应的发布平台和学习者对课程的评分,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,数据样例,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,学习需求项挖掘,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,16,可编辑,学习需求强度挖掘方法,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,随机森林(RandomForest),学习需求强度挖掘结果,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,学习需求挖掘结果分析,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,数据挖掘结果+教学理论+MOOC学习人群特征,结果分析-趣味性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,学习、工作压力大,结果分析-实用性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,结果分析-反馈性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,及时解惑,激励、合作,结果分析-易理解性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,整体认知结构好,结果分析-知识组织合理性,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,知识的碎片化组织方式学习时间的高度自由化,教学设计优化建议,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,好评课课程范例及学生评价,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,好评课课程范例及学生评价,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,好评课课程片段示例,差评课课程的学生评价,针对学生学习需求的学习行为数据挖掘,教学设计优化建议,针对学生学
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