基于在线学习行为数据的远程学习者学业情绪分析研究——以Moodle平台为例

学习者的学业情绪对学习有重要作用,异步学习平台的非及时性以及教师与学习者分离的特征使得难以对远程学习者进行学业情绪分析。本研究通过构建异步学习平台中远程学习者学业情绪分析模型,并将该模型进行Moodle平台案例课程的应用,探究远程学习者在线学习行为与学业情绪之间的关系。本研究在案例应用中通过对远程学习者在线学习行为数据进行统计分析,对学习者论坛文本数据进行情感计算,发现:学习者的学业情绪与作业成绩显著正相关,说明学习者的学业情绪会显著影响其学习效果;教师情感值与学习者学业情绪显著正相关,说明教师在论坛中的情绪倾向会正向影响学习者的学业情绪;学习者实时学业情绪与创作性行为之间显著正相关,并且发现案例课程中主要存在两类学业情绪表现不同的学习者,第一类学习者在案例课程中所发帖子的情感值为正向情感的占80%以上,第二类学习者学业情绪属于同一倾向的帖子数不超过80%,单独分析第二类学习者实时学业情绪与对应在线学习行为之间的相关性,发现两者之间显著性有较大提高。

基于Canvas Network开放数据集的MOOC学习分析

大规模学习者的参与使MOOC平台记录了海量学习者行为数据,这为基于大数据进行学习分析提供了基础。基于Canvas Network发布的开放数据集特点,对数据集字段进行统计分析,力图全面展现MOOC学习者实际学习状况。在统计分析的基础上,选取有学习者自我评价数据的样本,分析不同类型学习者在学习目标、每周期望学习时间、学习行为和学习成绩上的差异性。