中国MOOCs学习者价值研究——基于RFM模型的在线学习行为分析

MOOCs自兴起以来,它的高注册人数和高辍学率特征并存,现阶段中国MOOCs大多为以视频为主要学习资源的xMOOC,对学习者的学习支持力度相对薄弱,这要求学习者具有较高的自主学习能力。在MOOCs中,怎样识别学习者价值,采用什么方法对学习者进行分类,进而给学习者提供有效的个性化学习支持是重点研究问题。在RFM模型基础上依据xMOOC在线学习过程特点,提出中国MOOCs学习者的价值衡量模型ML-RFT,采用模型指标原始值与所有学习者平均值比较的方法将MOOCs学习者分为八类。借鉴RFM衡量顾客价值的方法,构建ML-RFT模型,对MOOCs平台上一门xMOOC进行学习者价值识别分类,并有针对性地对每类学习者提供个性化的学习支持策略。研究结果表明采用RFM方法可以对MOOCs学习者价值进行有效识别区分,学习者分类结果可以成为MOOCs教师或管理人员对在线学习者提供个性化学习支持服务的重要依据。

大学生英语智慧学习动机的影响因素——基于技术接受模型和动机理论的实证研究

智能软件为英语学习提供了新的平台,扮演着越来越重要的角色。本研究以技术接受模型和动机理论为基础,旨在探索影响大学生使用智能软件英语学习动机的内外在因素。所构建模型包含三大因素:智能软件属性、课程内容可信度和学习者价值观属性。笔者选取了114名英语专业的大学生(21名男生)参与了为期一学期的智慧学习体验并收集相关问卷数据。实证结果表明,学习者价值观属性中的个人价值和社会价值能显著正向影响大学生使用智能软件学习英语的动机。其次,智能软件属性中的易用性外,视觉吸引力、设备兼容性,以及课程内容可信度中的课程内容相关性、充分性和时效性均显著正向影响了大学生使用智能软件学习英语。最后,本文对智慧学习英语教学提出了一些建议。