基于线上课程的学生学习行为分析——以某校大学数学课程为例

随着互联网+教育信息化程度的不断发展,在线学习者的行为受到普遍关注.文章依托Mooc平台的某大学数学课程学习数据和调查问卷数据,利用k-means算法对学生显性行为进行数据分类,对隐性行为数据进行信效度分析,并通过建立模糊综合评价模型,更全面地刻画学生的学习行为.分析表明:根据聚类分析划分的追赶型,上升型和稳定型学生在学习能力和学习动机等非认知上均有差异,其结果可为线上教学模式改革或个性化学习服务提供参考.