基于xAPI的学习行为大数据研究与实现

在线教育和大数据为教育的发展带来了创新,教育大数据的最佳实现首先依赖于对来源广泛的学习行为数据获取,而来源广泛的学习行为存在于多种在线教育应用中,其多种在线教育应用的独立性、复杂性、多样性等特点阻碍了学习行为数据获取。由美国"高级分布式学习"组织发布的Experience API(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径,可基于xAPI规范实现学习行为大数据的获取、整合和共享,为进一步的分析与挖掘奠定基础。基于SCORM、xAPI与LRS实现LMS平台是进行学习行为大数据研究与实现的一种有效实践探索。

基于协同过滤算法的学习行为分析研究与实现

随着在线教育的发展,基于教学设计、以学习者为中心、以学习行为数据为依据的适应性学习系统,已从理论走向应用.电子商务的推荐算法是适应性学习的可行途径,基于协同过滤算法与制造业在线教育平台(http://www.zsxc100.com),对学习者的课程学习行为进行分析,并根据分析结果为学习者推荐他需要的课程.