面向大规模在线学习活动流的行为序列分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 大规模在线教育 | 第10-11页 |
| 1.1.2 学习分析 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 学习分析研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 行为序列分析研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究问题及意义 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究问题 | 第16页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.1 文献研究法 | 第17页 |
| 1.4.2 统计分析法 | 第17页 |
| 1.4.3 序列分析法 | 第17页 |
| 1.4.4 问卷调查法 | 第17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关概念阐述与理论研究基础 | 第19-25页 |
| 2.1 大规模在线学习 | 第19页 |
| 2.2 学习分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 学习分析起源 | 第19-20页 |
| 2.2.2 学习分析概念界定 | 第20-21页 |
| 2.3 学习分析关键技术与分析模式 | 第21-23页 |
| 2.3.1 学习分析关键技术 | 第21-22页 |
| 2.3.2 学习分析模式 | 第22-23页 |
| 2.4 活动流 | 第23页 |
| 2.5 行为序列分析 | 第23-25页 |
| 第三章 学习者学习行为建模及数据获取 | 第25-34页 |
| 3.1 “云课堂”平台简介 | 第25-27页 |
| 3.1.1 平台背景 | 第25页 |
| 3.1.2 功能模块 | 第25-27页 |
| 3.2 学习者行为模型 | 第27-28页 |
| 3.2.1 技术接受模型 | 第27页 |
| 3.2.2 “云课堂”平台下学习者行为建模 | 第27-28页 |
| 3.3 数据获取与存储 | 第28-34页 |
| 3.3.1 数据来源 | 第28页 |
| 3.3.2 数据类型 | 第28-29页 |
| 3.3.3 数据获取规范 | 第29-32页 |
| 3.3.4 数据获取方案 | 第32-34页 |
| 第四章 “云课堂”平台中的学习行为序列分析 | 第34-54页 |
| 4.1 整体分析 | 第34-35页 |
| 4.2 各年级学生行为对比分析 | 第35-42页 |
| 4.2.1 描述性分析 | 第35-37页 |
| 4.2.2 行为序列分析 | 第37-41页 |
| 4.2.3 问卷调查及结果 | 第41-42页 |
| 4.3 典型课程内的行为序列分析 | 第42-54页 |
| 4.3.1 行为序列对比 | 第42-44页 |
| 4.3.2 不同学习成效学生行为序列差异分析 | 第44-46页 |
| 4.3.3 高低分组学生行为序列分析 | 第46-51页 |
| 4.3.4 高低分组学生登录时间对比 | 第51-52页 |
| 4.3.5 相关分析 | 第52-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究总结 | 第54页 |
| 5.2 研究不足与未来研究展望 | 第54-56页 |
| 5.2.1 研究不足 | 第54-55页 |
| 5.2.2 未来研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
