| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第15页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状及不足 | 第16-21页 |
| 1.2.1 国内外MOOC建设现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 学习行为分析研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.3 当前研究存在的主要问题 | 第20-21页 |
| 1.3 论文的研究目标及主要工作创新 | 第21-23页 |
| 1.3.1 论文研究目标 | 第21页 |
| 1.3.2 论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.3 论文主要创新点 | 第22-23页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 中美MOOC学习者学习行为分析对比 | 第25-33页 |
| 2.1 实验数据集概况 | 第25-27页 |
| 2.1.1 “The HarvardX-MITx Person-Course Dataset AY2013”公开数据集 | 第25-26页 |
| 2.1.2 国防科学技术大学梦课平台数据集 | 第26页 |
| 2.1.3 选取处理数据集 | 第26-27页 |
| 2.2 数据分析 | 第27-31页 |
| 2.2.1 平台分析 | 第27-29页 |
| 2.2.2 课程分析 | 第29页 |
| 2.2.3 学习者类型分析 | 第29-31页 |
| 2.3 本章结语 | 第31-33页 |
| 第三章 MOOC学习者类型划分方法研究与电子徽章的应用 | 第33-45页 |
| 3.1 MOOC学习者类型划分研究现状 | 第33-34页 |
| 3.2 电子徽章 | 第34页 |
| 3.3 MOOC学习者类型划分方法研究 | 第34-38页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 采取常规聚类的学习者类型划分方法 | 第35-37页 |
| 3.3.3 采取积分制聚类的学习者类型划分方法 | 第37-38页 |
| 3.4 对两种学习者类型划分方法的验证及电子徽章的应用 | 第38-43页 |
| 3.4.1 对两种学习者类型划分方法的验证 | 第38-41页 |
| 3.4.2 电子徽章的应用 | 第41-43页 |
| 3.5 本章结语 | 第43-45页 |
| 第四章 MOOC学习者辍课预测研究 | 第45-57页 |
| 4.1 MOOC辍课预测研究基础 | 第45-46页 |
| 4.2 数据分析 | 第46-50页 |
| 4.2.1 课程因素 | 第46-47页 |
| 4.2.2 学习者自身因素 | 第47-49页 |
| 4.2.3 其他人员因素 | 第49-50页 |
| 4.3 预测模型建立 | 第50-54页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第50-51页 |
| 4.3.2 选取两种算法分别建立模型进行预测 | 第51-54页 |
| 4.4 比较两种预测模型的准确度 | 第54-56页 |
| 4.5 本章结语 | 第56-57页 |
| 第五章 基于MOOC数据的梦课平台推送框架的设计 | 第57-71页 |
| 5.1 关于MOOC学习资源推送 | 第57-58页 |
| 5.2 梦课平台MOOC推送框架设计 | 第58-64页 |
| 5.2.1 课程推送模块 | 第60-61页 |
| 5.2.2 资源推送模块 | 第61-62页 |
| 5.2.3 好友推送模块 | 第62-63页 |
| 5.2.4 信息推送模块 | 第63-64页 |
| 5.3 部分模块的功能实现与应用 | 第64-69页 |
| 5.3.1 课程推送的功能实现与平台应用 | 第64-66页 |
| 5.3.2 好友推送的功能实现与平台应用 | 第66-69页 |
| 5.4 本章结语 | 第69-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-74页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80页 |
