| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-17页 |
| 1.1.1 MOOC | 第13-14页 |
| 1.1.2 教育大数据 | 第14-15页 |
| 1.1.3 学习分析 | 第15-17页 |
| 1.2 研究问题与意义 | 第17-18页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第17页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 论文研究内容和组织结构 | 第21-23页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 学习行为分析的理论基础 | 第23-30页 |
| 2.1 相关理论基础 | 第23-24页 |
| 2.1.1 建构主义学习理论 | 第23-24页 |
| 2.1.2 行为科学理论 | 第24页 |
| 2.2 学习规范标准 | 第24-26页 |
| 2.2.1 SCORM规范 | 第24-25页 |
| 2.2.2 xAPI规范 | 第25-26页 |
| 2.3 自然语言处理相关技术 | 第26-29页 |
| 2.3.1 文本相似性计算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 关键词抽取技术 | 第28页 |
| 2.3.3 情感分析技术 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 MOOC课程评论中的学习行为特征采集与数据处理 | 第30-47页 |
| 3.1 MOOC课程评论的相关介绍 | 第30-34页 |
| 3.1.1 MOOC平台简介 | 第30-32页 |
| 3.1.2 MOOC课程评论简介 | 第32-34页 |
| 3.2 MOOC课程评论中的学习行为属性采集 | 第34-39页 |
| 3.2.1 课程层面的学习行为属性采集 | 第34-37页 |
| 3.2.2 学生层面的学习行为属性采集 | 第37-39页 |
| 3.3 数据处理技术路线 | 第39-45页 |
| 3.3.1 数据抓取过程 | 第39-41页 |
| 3.3.2 数据预处理过程 | 第41-45页 |
| 3.3.3 数据处理过程 | 第45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 课程层面的学习行为分析 | 第47-65页 |
| 4.1 课程学习的外显行为分析 | 第47-56页 |
| 4.1.1 课程评论参与率规律分析 | 第48-50页 |
| 4.1.2 课程评论活跃度变化分析 | 第50-56页 |
| 4.2 课程学习的内隐行为分析 | 第56-64页 |
| 4.2.1 课程评论的文本相似性分布分析 | 第56-59页 |
| 4.2.2 课程的评论情感极性分布分析 | 第59-61页 |
| 4.2.3 课程的评论关键词分布分析 | 第61-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 学生层面的学习行为分析 | 第65-76页 |
| 5.1 学生学习的外显行为分析 | 第65-70页 |
| 5.1.1 学生的课程参与质量分析 | 第66-68页 |
| 5.1.2 学生的课程参与活跃度分析 | 第68-70页 |
| 5.2 学生学习的内隐行为分析 | 第70-75页 |
| 5.2.1 学生的评论情感极性分布分析 | 第70-72页 |
| 5.2.2 学生的评论关键词分布分析 | 第72-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 学习行为分析系统的实现 | 第76-86页 |
| 6.1 系统的整体结构框架 | 第76-77页 |
| 6.2 系统模块的实现 | 第77-85页 |
| 6.2.1 课程-评论分析模块 | 第77-82页 |
| 6.2.2 学生-评论分析模块 | 第82-85页 |
| 6.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 总结与展望 | 第86-89页 |
| 7.1 全文总结 | 第86-87页 |
| 7.2 工作展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目与发表的学术成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |