數據挖掘技術在MOOC中的應用研究

劉鐘情（成都體育學院　信息技術中心計算機教研室，四川　成都　610041）

數據挖掘技術在MOOC中的應用研究

劉鐘情
（成都體育學院信息技術中心計算機教研室，四川成都610041）

摘要：MOOC是旨在進行基于網絡的開放式大規模學生交互參與的在線課程，以其自主學習、易于使用、注冊門檻低、學習資源豐富等獨特優點和優勢吸引了全球大量的學習者，這些學習者來自世界各地，有著不同的教育文化背景和不同的學習特征，有著不同的學習目的，只有滿足了這些學習者的個性化需求和目的，才能獲得MOOC的可持續發展，并最大化其存在價值。借助數據挖掘技術，能從大量信息中獲取隱藏在數據之中的有用信息，從而為決策提供支持。將數據挖掘技術應用在MOOC中，挖掘學習者的學習行為特征，提供更優良的教學資源和教學策略，才能實現MOOC存在價值最大化。

關鍵詞：數據挖掘；MOOC；學習行為；輔助決策；監控預警

0　引言

MOOC，從2012年開始被廣為傳播，為“massive open online courses”的縮寫，意為“大規模開放在線課程”，其核心理念是開放共享知識。目前各國教育機構紛紛投入到MOOC中，全球知名的MOOC項目有Coursera、Edx、Udacity等，國內高校也密切關注MOOC的發展，北京大學于2013年先后在Edx和Coursera上發布了7門課程并對全球開放，清華大學于2013年推出“學堂在線”平臺，面向全球提供第一批在線課程［1］。初淺的數據挖掘方法在MOOC發展過程中得到了廣泛的應用。如杜克大學凱西·戴維森教授在發現常規作法的局限性后，將在Coursera平臺開設的課程與本校面對面課程進行混合教學，并與加利福尼亞大學教授的面對面課程同步進行，實現校際教師間的協作授課，校際學生間協作學習，從而使得MOOC教學法出現了新動向。……