江汉大学学报(自然科学版) ›› 2015, Vol. 43 ›› Issue (4): 367-370.

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数据挖掘技术在 MOOC 中的应用研究

刘钟情   

  1. 成都体育学院 信息技术中心计算机教研室, 四川 成都 610041
  • 出版日期:2015-08-28 发布日期:2015-08-13
  • 作者简介:刘钟情( 1982—), 女, 助教, 硕士, 研究方向: 计算机应用 。

Application of Data Mining Technology in MOOC

LIU Zhongqing   

  1. Information Technology Center, Chengdu Sport University, Chengdu 610041, Sichuan, China
  • Online:2015-08-28 Published:2015-08-13

摘要: MOOC 是旨在进行基于网络的开放式大规模学生交互参与的在线课程, 以其自主学习 、 易于使用 、 注册门槛低、 学习资源丰富等独特优点和优势吸引了全球大量的学习者, 这些学习者来自世界各地, 有着不同的教育文化背景和不同的学习特征, 有着不同的学习目的 , 只有满足了这些学习者的个性化需求和目的 , 才能获得MOOC 的可持续发展, 并最大化其存在价值。 借助数据挖掘技术, 能从大量信息中获取隐藏在数据之中的有用 信息, 从而为决策提供支持。 将数据挖掘技术应用在 MOOC 中 , 挖掘学习者的学习行为特征, 提供更优良的教学资源和教学策略, 才能实现 MOOC 存在价值最大化。

关键词: 数据挖掘, MOOC, 学习行为, 辅助决策, 监控预警

Abstract: MOOC is aiming to support web-based massive open interactive online course. It is self-study,easy to be used, easy registration, abundant resource of study. So it attracts a lot of learners who have different study aim, different education background and different study characteristic all over the world.Only when MOOC meets learners individual requirements and study aim, it can obtain sustainable development and maximize its existence value. A lot of useful information can be obtained and to provide decision-making support with the technology of data mining. Data mining technology is used in MOOC to find the learners study behavior characteristic to support better education resource and teaching strategy, and then the existence value of MOOC is maximized.

Key words: data mining, MOOC, study behavior, assistant decision-making, monitor early-warning

中图分类号: