面向智慧课堂的数据挖掘与学习分析框架及应用

发布时间：2024-03-09 16:56

　　国内外对教育大数据的研究正从概念、理念层面走向建模分析与应用层面,而应用层面的研究也从教育质量监测统计、教育决策等宏观层面向学校教学、学生学习等微观层面深入发展。该文在教育数据挖掘与学习分析内涵讨论的基础上,结合智慧教学实际提出了智慧课堂的数据模型和体系架构,阐述了"四建模三分析"的教育大数据研究方法论,构建了智慧课堂数据挖掘分析的"整体棋盘"及13个具体研究问题,并提出了智慧课堂数据挖掘分析的四类应用模式,最后基于真实数据探讨了学生主观行为对成绩的影响分析应用案例。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、引言
二、智慧课堂模式概述
    (一) 智慧课堂的定义
    (二) 用于研究的智慧课堂平台
三、智慧课堂用户模型及行为数据
    (一) 智慧课堂“三角用户模型”
    (二) 智慧课堂互动数据分析
四、智慧课堂建模与挖掘分析体系框架
    (一) “四建模三分析”框架
        1. 行为建模:
        2. 经历建模:
        3. 画像建模:
        4. 领域建模:
        5. 组件分析:
        6. 策略分析:
        7. 趋势分析:
    (二) “四建模三分析”的范围界定
        1. 对于研究目标不清晰的领域不予涉及。
        2. 对于对象数据为传统问卷采集方式的研究未涉及。
        3. 对于个性化学习与自适应学习分析另有研究。
    (三) 智慧课堂数据挖掘主要算法
五、智慧课堂数据挖掘分析实施方法
    (一) 构建智慧课堂数据挖掘分析“整体棋盘”
    (二) 设计研究问题及研究方法
六、智慧课堂数据挖掘分析应用模式
    (一) 课堂互动分析应用模式
    (二) 学习行为分析应用模式
    (三) 学习结果分析应用模式
    (四) 校园社交分析应用模式
七、应用实例:以学生主观行为对成绩的影响分析为例
    (一) 研究数据来源分析
    (二) 行为分析基本框架
    (三) 分析过程与结果
        1. 指标的筛选
        2. 相关性分析
        3. 因子分析
        4. 多元回归分析
    (四) 结论



本文编号：3923650