基于学习分析技术的网络答疑平台的设计与研究

摘要

随着信息技术的飞跃发展，网络学习迅速成为学习者学习的方式之一，网络答疑平台应运而生。如何有效地利用学生在使用网络答疑平台时产生的大量数据，提高学生的学习质量成为教育的热点问题。学习分析技术正是针对教育中的“大数据”而提出，该法基于网络学习行为数据，研究答疑过程与学习成效两者之间的关系，指导教师进行有针对性的教学改革以及学生的个性化指导，从而提高学习质量。
　　本文主要从系统功能模块和数据库的设计，构建了以监测学生学习质量为目的的网络答疑平台，构建了以学生网络答疑行为分析的监测指标体系和学习质量监测模型，进行学习分析过程中数据的采集与存储的研究、学习方法和工具的选取。在此基础上，首先，利用网络答疑平台中的大量数据，使用定性与定量相结合的分析方法进行数据分析，通过常见的网络答疑行为属性，监控学生在该平台的活跃程度。其次，利用学习网络分析工具NodeXL，构建了学生交互的网络关系图，量化分析学生之间互访行为。同时，使用学习内容分析工具LOCO_Analyst统计学生在关键词搜索模块中涉及的高频词汇，将统计结果等信息以文档形式反馈给教师，帮助教师总结教学中的难点及随时调整课程教学内容。最后，根据学习质量监测指标和模型整理学生学习的特征，指导教师进行有针对性的教学改革以及学生的个性化指导。
　　总之，利用学习分析技术对搭建平台的研究，教师通过数据分析的结果，整合现有的教学内容和结构，有效进行个性化指导，让学生由被动学习转为主动学习，提高教学质量和学生的学习质量。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.3 国内外研究状况

1.4 研究方法

1.5 研究内容和组织结构

2 相关概念和理论基础

2.1 学习分析的理论基础

2.2 Web数据挖掘

2.3 学习分析工具

2.4 本章小结

3 网络答疑平台设计与实现

3.1 网络答疑平台的总体设计

3.2 网络答疑平台的实现

3.3 本章小结

4 学习质量监测信息的采集与存储

4.1 数据来源与监测指标

4.2 监测信息采集模型

4.3 数据采集过程

4.4 主要监测信息的采集思路

4.5 本章小结

5 基于网络答疑平台的数据分析

5.1 分析对象与分析方法和分析工具

5.2 监测信息数据分析过程

5.3 分析结论

5.4 本章小结

6 学习质量监测模型及仿真

6.1 BP神经网络模型设计

6.2 BP算法的学习

6.3 网络学习

6.4 监测模型仿真结果

6.5 网络答疑平台使用效果比较分析

6.6 本章小结

7 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

在校期间发表的学术论文及其他科研成果

参考文献