实验课程在线学习行为监测与评估模型

摘要

随着智慧教育的蓬勃发展、各种教育技术和智慧教学模式的研究逐步深入,对于学习效果的监测和评估变得越来越重要。这种转变尤其体现在实验教学平台中。本文利用大数据分析技术,在基于数据驱动的基础上对在线学习行为进行科学地监测与评估。这种监测和评估一方面有利于对平台自身质量进行评价研究,另一方面可以对实验课程的学习行为与过程进行监控,以便及时调整策略,提高平台适切性。本文以sakai实验教学平台为例,分别从平台的访问日志、资源调用、工具使用、教学活动分布、教学行为路径跟踪等多个角度,进行比较和优化,提出了用于监测与评估在线学习行为的理论和模型,经验证后得出该模型具有一定的优越性和适用性。