大数据支持的慕课论坛教师干预预测及应用

摘要

针对慕课论坛中讨论主题数量巨大,教师难以及时反馈的现象,文章提出了一种基于大数据技术的慕课论坛教师干预预测方法.该方法根据学习者的干预需求将慕课论坛中的教师干预分为三种类型:内容相关需干预、管理相关需干预和不需干预.在该分类的基础上,提出了基于词类迸行语义特征提取和基于课程知识图谱的内容特征提取方法,对讨论帖的文本内容迸行表征,并通过机器学习的方法对教师干预类型迸行预测.以中国大学慕课网中"数据库系统概论"课程的教师答疑区主题讨论为数据源,对上述方法的有效性迸行验证,发现:(1)基于词类和知识图谱的语义表征方法能够对论坛主题的教师干预需求迸行预测,准确率可达到75.86％;(2)不同类型的讨论帖具有不同的语义特征,反映出慕课学习中学习者不同的学习需求,需要教师给予及时、个性化的干预与指导.将慕课论坛教师干预的预测结果推送给慕课教师和课程管理人员,可以大大提升教学管理效率和学习者学习体验.