基于数据挖掘的学习者在线学习行为分析模型构建

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	作者：卓荣庆 ; 柏忠贤 关键词：数据挖掘 ; 在线学习行为分析 ; 学习者模型 中文刊名：WXXJ 机构：浙江传媒学院; 出版日期：2019-03-15 出版单位：计算机产品与流通 年：2019 基金：2018年浙江省教育科学规划课题《大数据背景下在线学习行为分析模型构建与实践研究》的阶段性研究成果(项目编号2018SCG195);; 2018年教育部人文社会科学研究青年基金《基于情景感知和领域本体的适应性学习路径推荐机制研究》的阶段性研究成果(项目编号18YJC880159) 语种：中文; 页：WXXJ201903230 页数：2 CN：03 ISSN：12-1276/TP 分类号：246+254

摘要

在线学习作为一种新型的学习方式及教育模式,提高了人们的学习效率和认知方式,但也面临着许多挑战,目前高校在线学习平台存在学习课程完成率低、学生学习兴趣低和学习效果无法保障等问题,如何监督和干预学习过程,构建学习者在线学习行为分析模型是解决问题的关键。本论文从数据挖掘的角度出发,通过在线学习行为数据采集、数据处理、数据分析以及反馈预测评价等手段,对学习者在线学习行为进行分析与建模,从而提高学习者在线学习的效果。
        

引文

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