摘要
MOOC是一种兴起于2012年的新型在线教育模式。但学生参与MOOC课程往往很难坚持到最后,平均而言,大约只有不到10%的学生能够完成课业任务。学生的严重流失制约了MOOC的发展。本文通过观察笔者所开设的"数据结构与算法"MOOC课程中学生完成课程的情况,分析了影响学生完成课业的因素,并结合课程设计进行了深入讨论。此外,本文提出了一种通用的在线学生流失预警系统,以期帮助降低学生流失率。该系统由行为采样器、分类器构成,对不同的课程提供可选的差分器和衰减器,通过无人工监督的方式,在课程进行中对学生流失进行预警。该系统基于"数据结构与算法"课程进行了深入测试。为了验证其可扩展性,还对"计算概论"课程进行了重复实验。结果表明,系统具有较好的可扩展性,但在扩展使用时,需要分析课程特点,选择适当的可选组件。基于以上研究,本文通过对学生行为特征的分析,提出了部分引导学生学习的可行性建议。
出处
《工业和信息化教育》
2014年第9期30-36,共7页
Industry and Information Technology Education
基金
自然科学基金项目"大规模在线课程中用户流失问题的研究"(项目编号:61472006)
博士点基金(项目编号:20130001110032)
