大数据学习分析的研究与应用——以浙江省教师教育MOOC培训平台的课程为例

数据为王的大数据时代正在来临,如何将大数据关联于教育变革以及由此衍生的学习分析的应用逐渐成为了热点课题。文章以浙江省教师教育MOOC培训平台为例,任选其中的某门在线课程,通过常规挖掘、频次统计、跳转聚合、数据可视化等方法,以渐进深入的方式,对选课学员的学习行为和日志进行数据挖掘,并根据学员在平台中的学习行为数据,展示学员与课程的相关性和适应度,发掘学员模块的学习规律和学习喜好,定位平台中的模块功能和课程资源缺陷,优化适应性教学资源,定制个性化学习路径,促进个性化发展。研究表明:上述这些举措将大大提高选课学员的用户体验感和满意度。

基于日志挖掘的移动应用用户访问模型建模技术研究

提出了一种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法,该方法包括监控代码注入和界面访问模型构造两部分。首先,提出了一种监控代码自动注入方法,即通过对移动应用代码的静态分析,自动地在相应位置插入监控代码以支持在运行时动态地监控用户的访问行为。其次,提出了一种基于状态机的移动应用用户访问模型构造方法。访问模型中状态机的节点和节点间跳转上的附加属性描述了UI界面之间的跳转行为和界面内控件的使用情况。对移动应用进行的实验表明,这种基于监控日志挖掘的移动应用用户访问模型自动构造方法能够成功地自动注入移动应用的监控代码,并能够有效获得移动应用用户界面访问行为。