基于MOOC數據的學習行為分析與成績預測

陶利莎 馬燕 爨力源 鄒富源 田媛 黃洪琳

摘要：近年來，線上教育的迅速發展給教育者提供了數據化的學習情況反饋，利用這些學習情況的反饋對學生進行成績預測便是一個新興研究點。該文記錄了研究過程中對學習者行為數據集的分析，對數據進行處理，利用Matlab進行聚類分析等方法進行分析并得出結論。利用數據分析的方法預測學習者成績在教育者的工作上有著很大幫助。

關鍵詞：數據處理;成績預測;聚類分析;學習行為

中圖分類號：TP399 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）35-0027-03

Analysis of Learning Behavior and Performance Prediction Based on MOOC Data

TAO Li-sha， MA Yan， CUAN Li-yuan， ZOU Fu-yuan， TIAN Yuan， HUANG Hong-lin

（The College of Information， Mechanical and Electrical Engineering， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China）

Abstract： In recent years， the rapid development of online courses has provided educators with data-based feedback on study situations. An emerging research focus is to use the feedback of these learning situations to predict the performance of the students. This paper records the analysis of the learner's behavior data set during the research process， processes the data， and uses Matlab to perform cluster analysis and other methods to analyze and draw conclusions. Using the method of data analysis to predict learners' performance is of great help to the work of educators.

Key words： data processing; performance prediction; cluster analysis; learning behavior

在全球化的大背景下，在線學習領域的全球化趨勢也越來越顯著。特別是由于疫情的原因，線上教育越來越普遍。隨著互聯網 Web2.0和云計算等技術越來越成熟，大型網絡教育平臺——慕課 （massive open online course ，MOOC）也正在快速興起，由于互聯網技術的記憶功能，學習者在慕課平臺上的所有學習活動和行為都會被以多種形式的數據形式記錄下來[1]，基于數據挖掘和機器學習對學習者行為進行建模，分析慕課的發展趨勢和優化方案，吸引著越來越多研究人員的參與其中[2]。

由于慕課出現的時間還很短，目前為數不多的研究大致包括關于單維度數據的統計分析、對不同學科、不同線上學習平臺數據的綜合分析和研究學習者的退出率、論壇的活躍程度、課程完成率等模型[3]。本文在借鑒為數不多的模型，對學習者的學習行為數據進行分析。基于不同的分類模型，建立了預測學習者是否能獲得證書和預測學習者成績的模型，可為慕課課程的教學改進提供借鑒。……