MOOC课程

摘要： 目的通过收集整理中国大学MOOC在线学习平台线上课程信息,分析当前医药卫生类线上课程的建设及应用情况。方法收集截至2021年6月30日中国大学MOOC(慕课)在线学习平台医药卫生类课程信息,对课程视频数、开课次数、学习人数、课程评价数及高校学科开设数进行汇总统计。结果截至2021年6月30日,国内76所高校在MOOC平台开设了742门医药卫生类线上课程,可以进入本次研究的有665门,视频数最多的课程是南京中医药大学开设的《中药学》,有369节;开课次数最多的是四川大学开设的《太极拳医学》,自2014年11月至2021年6月开课20次;武汉大学开设的《营养学》学习人数最多,累计有677767人参加学习;评价数最多的课程是中南大学开设的《高等学校师生新型冠状病毒肺炎防护指引》,开课两次就拥有7192条课程评价;累计12所高校开设的《药理学》,是各院校开设最多的线上课程;山东大学开设了62门线上课程,成为开设医药卫生类线上课程最多的高校。结论部分院校医药卫生类线上课程的建设及应用已经发展到较高水平,但大多数高校仍需借鉴高质量线上课程建设的成功经验,加快推进信息化教学改革。

摘要： 伴随着我国数字技术的广泛应用,高等教育的方式也发生着快速的变化,同时也影响着“地方性、应用型”本科高校人才培养的改革。文章基于MOOC课程的线上线下混合式教学方式,为“地方性、应用型”本科高校人才培养提供了新方法,弥补了传统人才培养模式的不足,是深化教学模式改革的重要途径之一。

摘要： 文章基于国内外主流MOOC平台,通过对课程评分、学习者点评等内容分析筛选出18门具有代表性的MOOC课程,对其中18部教学视频进行分析。文章采用了“教师语言行为”“教师肢体语言行为”和“教师文本呈现行为”三个维度,构建并运用分析模型、结合案例分析等方法对教学视频中的教师行为进行分析,从而得出相应的结论,以期为今后MOOC课程教学视频设计提供参考建议。

摘要： 学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题.利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感.以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组.实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题.

摘要： 在线学习支持服务是影响MOOC课程学习效果的重要因素.研究结合ACSI模型和ECM模型,构建学习支持服务对MOOC课程持续学习意愿的影响模型,以273位MOOC课程学习者为研究对象,通过结构方程模型分析和中介效应分析确定变量间结构与数量关系.研究结果表明:感知质量、感知价值和学习支持服务满意度显著影响MOOC课程持续学习意愿;期望确认、感知质量和感知价值显著影响MOOC课程学习支持服务满意度,并以学习支持服务满意度为中介变量间接影响持续学习意愿;期望确认对感知质量具有显著影响.在此基础上,结合当前MOOC课程发展提出若干建议,为促进MOOC课程学习者持续学习意愿的提升提供参考.

摘要： 分析了对"线性代数"课程内容进行优化的必要性,总结了国内外高校相关研究的现状.以MOOC课程建设为契机,以课程内容的知识体系、知识点、计算方法、案例等为重点,开展了系统的优化研究与实践.

摘要： 芜湖市教育科学研究所在中职基础课的信息化教学改革推进过程中,选择了较有特色的中职和综合高中学校进行了课题研究,其间开展了“中职数学对口升学特色MOOC课程建设与应用研究”。2016年9月开始,研发的中职《数学》(升学模块)MOOC课程,在中国大学MOOC和爱课程网同步上线。通过五年的线上线下教学实践逐步探索出一套利用MOOC平台激发职高学生数学学习兴趣和提升学习效果的“三学一加,两评互补”的“MOOC+”教育模式,该教育模式的探索及推广应用收到了比较好的教学效果。

摘要： 伴随着互联网大数据时代的到来,大型开放式网络课程(Massive Open Online Courses)打破时空且普及率高的优势也得以彰显.本文试图结合陕西省榆林市子洲县艺术教育现状和存在的问题,探讨如何利用MOOC形式与教育扶贫相结合,旨在提升学生艺术感悟、审美能力、实践能力,并推动艺术教育的普及.

摘要： 由于大学数学类课程的概念多、性质多、结论多、内容抽象难懂,所以学生对这些课程的学习感到很吃力,从而缺乏学习的主动性和兴趣.为解决上述问题,本文以MOOC课程建设为契机,推进大学数学课程改革,主要包括三个层次(1)建设适合学生使用的高质量的MOOC课程;(2)以MOOC课程建设为契机,推进课程教学方法改革;(3)以MOOC课程建设为契机,推进课程考核方法改革.

摘要： "自动控制原理"是电气工程及其自动化专业的重要专业基础课程,一方面教学范围广、知识点多、计算量大,另一方面与实际系统有紧密联系.本文从课程本征特性和学情分析出发,在理论教学中建设MOOC课程,在实验教学引入口袋实验作为线上教学工具.实现了理论教学和实验教学的线上线下混合教学模式,并基于新型教学模型,对考核要求和方案进行改革.

摘要： 基于edX的MOOC课程分析,可以发现课程开设教师之间存在水平方向的学科性别隔离和垂直方向的职称性别隔离现象.女教师开设的课程集中在文学、伦理学、哲学与伦理学、教育学等学科,男教师开设的课程集中在物理、历史与工程学等学科;开课方式上,女教师偏好合开课,其单开课优势主要表现在文学课程上;教授职称的授课教师中,女教师比重大大低于男教师;助理教授的情况则相反.以性别为切入点探讨MOOC课程的教师群体差异,有助于深入内部了解这种新课程形式,有助于塑造更多元的课程文化.

摘要： 基于edX的MOOC课程分析,可以发现课程开设教师之间存在水平方向的学科性别隔离和垂直方向的职称性别隔离现象.女教师开设的课程集中在文学、伦理学、哲学与伦理学、教育学等学科,男教师开设的课程集中在物理、历史与工程学等学科;开课方式上,女教师偏好合开课,其单开课优势主要表现在文学课程上;教授职称的授课教师中,女教师比重大大低于男教师;助理教授的情况则相反.以性别为切入点探讨MOOC课程的教师群体差异,有助于深入内部了解这种新课程形式,有助于塑造更多元的课程文化.

摘要： 基于edX的MOOC课程分析,可以发现课程开设教师之间存在水平方向的学科性别隔离和垂直方向的职称性别隔离现象.女教师开设的课程集中在文学、伦理学、哲学与伦理学、教育学等学科,男教师开设的课程集中在物理、历史与工程学等学科;开课方式上,女教师偏好合开课,其单开课优势主要表现在文学课程上;教授职称的授课教师中,女教师比重大大低于男教师;助理教授的情况则相反.以性别为切入点探讨MOOC课程的教师群体差异,有助于深入内部了解这种新课程形式,有助于塑造更多元的课程文化.

摘要： 基于edX的MOOC课程分析,可以发现课程开设教师之间存在水平方向的学科性别隔离和垂直方向的职称性别隔离现象.女教师开设的课程集中在文学、伦理学、哲学与伦理学、教育学等学科,男教师开设的课程集中在物理、历史与工程学等学科;开课方式上,女教师偏好合开课,其单开课优势主要表现在文学课程上;教授职称的授课教师中,女教师比重大大低于男教师;助理教授的情况则相反.以性别为切入点探讨MOOC课程的教师群体差异,有助于深入内部了解这种新课程形式,有助于塑造更多元的课程文化.

摘要： MOOC课程的出现对高职院校图书馆的素质教育影响深远,文章指出,MOOC教学方式与高职教育强调实践能力相吻合,更为适合高等职业教育.文章明确了高职院校图书馆提升素质教育的原则并就高职院校图书馆开展素质教育的方法进行了论述.

摘要： MOOC课程的出现对高职院校图书馆的素质教育影响深远,文章指出,MOOC教学方式与高职教育强调实践能力相吻合,更为适合高等职业教育.文章明确了高职院校图书馆提升素质教育的原则并就高职院校图书馆开展素质教育的方法进行了论述.

摘要： MOOC课程的出现对高职院校图书馆的素质教育影响深远,文章指出,MOOC教学方式与高职教育强调实践能力相吻合,更为适合高等职业教育.文章明确了高职院校图书馆提升素质教育的原则并就高职院校图书馆开展素质教育的方法进行了论述.

摘要： MOOC课程的出现对高职院校图书馆的素质教育影响深远,文章指出,MOOC教学方式与高职教育强调实践能力相吻合,更为适合高等职业教育.文章明确了高职院校图书馆提升素质教育的原则并就高职院校图书馆开展素质教育的方法进行了论述.

摘要： 索引是图书的重要检索工具,具有重要的学术意义本文从中国大.学学术著作索引发展史的角度入手,运用文献调查法问卷调查法和分析法的、研究方法对中国索引现状进行分析,发现中国索引目前存在人才稀缺索引投入不足、社会认知度低等问题,并尝试从索引MOOC课程教育、索引制度推广和完善、硕博士论文索引制度化、出版机构重视等方面提出了建议.

摘要： 索引是图书的重要检索工具,具有重要的学术意义本文从中国大.学学术著作索引发展史的角度入手,运用文献调查法问卷调查法和分析法的、研究方法对中国索引现状进行分析,发现中国索引目前存在人才稀缺索引投入不足、社会认知度低等问题,并尝试从索引MOOC课程教育、索引制度推广和完善、硕博士论文索引制度化、出版机构重视等方面提出了建议.

摘要： 一种MOOC课程中学生面部表情的动态识别方法，属于图像处理领域，该方法对MOOC课程中拍摄的视频进行分帧，对分帧得到的图像提取特征点，并抽取关键部位特征点组成特征向量后，训练表情模式分类器，利用表情模式分类器对MOOC课程中拍摄的实时视频中学生面部表情进行表情模式的分类；本发明针对MOOC课堂中学生面部表情特点对六种基本表情重新定义，使识别结果对学生课堂状态分析更有效；通过对动作模式的组合得到表情模式，使表情模式的识别更准确；使用欧式距离构建的动作模式特征向量，特征向量具有维度低、数量少的特点，使表情识别速度更快。

摘要： 本发明公开了一种MOOC环境下的学习注意力检测方法及系统，其通过获取多个PPG信号样本序列，获取与每个PPG信号样本序列一一对应的输入特征矩阵和输出特征矩阵；利用多个PPG信号样本序列的输入特征矩阵和输出特征矩阵构建随机森林决策树的样本集；利用样本集进行机器学习得到训练好的决策树模型；获取与待测学习者的PPG信号序列对应的输入特征矩阵并输入所述训练好的随机森林决策树模型，使得训练好的随机森林决策树模型通过投票得到待测学习者的注意力测评结果，从而解决当前MOOC课堂无法确定学习者的学习效果的技术问题。

摘要： 本发明公开一种基于模糊逻辑和教学计划的MOOC课程混合推荐方法，包括以下步骤：步骤1.依据MOOC公开课程数据，将中介模糊逻辑引入ML_BPNN神经网络，对损失函数进行优化，最终得到包含MOOC课程与在线学生特征的混合得分矩阵；步骤2.将在线学生之间的全局相似度引入点态用户分解混合相似性模型，在线学生与MOOC课程的交互关系混合相似度是由采用皮尔逊相似度计算得到的预定义相似度和依据潜在向量内积计算得到的学习相似度组成；步骤3.将PoiU‑FHSM混合相似度计算结果与按照大专院校教学大纲的课程安排计划建立的课程映射关系相结合，最终输出Top推荐MOOC课程及与其关联的先修与后修推荐MOOC课程。本发明主实现了对MOOC课程及与其关联的前修与后修MOOC课程的同时推荐。

摘要： 本发明属于教育信息化领域，提供一种基于句法分析与关键词检测的MOOC课程评价方法，该方法通过对MOOC课程论坛的讨论区发帖内容进行依存句法分析抽取出包含特定内容的部分，进而通过对指定关键词进行检测、评分，从而得到关于课程各方面质量的评分以及总体评分。本发明方法可以为MOOC课程质量的评价提供可靠、有参考价值的依据，帮助提高MOOC课程质量，从而帮助学生选择合适自己的课程、帮助教师改善自己开设的课程。

摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集MOOC平台上若干样本课程；步骤S2:提取样本课程特征并添加标签，构造训练数据集；步骤S3:构建BP神经网络模型；步骤S4:根据训练数据集，初始化并训练BP神经网络模型，直到测试误差达到预设值或者到达预设最大训练次数，得到训练后的BP神经网络模型；步骤S4:将待测MOOC课程输入训练后的BP神经网络模型，判断是否为僵尸课程。本发明基于机器学习MOOC僵尸课程识别方法，具有高效，准确，低成本的特点，对推进MOOC建设有重大意义。

摘要： 本发明公开了一种基于ElasticSearch对MOOC课程进行分面检索的方法，所采用的技术方案为：首先获取MOOC课程元数据，解析后存储；然后创建一个索引，将MOOC课程元数据在ElasticSearch集群中建立索引；其次将若干个字段的数据加入到待检索字段中，实现多字段检索，对不同字段通过设置不同的权重；再次设置若干个分面，从不同分面对MOOC课程进行筛选和过滤，允许用户创建自己的检索路径，实现分面检索，设置排序，在MOOC课程检索结果的基础上按照一个特定分面进行排序，使具有预期属性的MOOC课程尽可能靠前，完成检索结果排序；最后设置检索服务接口，提供MOOC课程检索服务，用户提供检索关键词和检索分面信息后，检索服务接口向用户返回MOOC课程信息列表以及课程分面聚合结果。

摘要： 一种MOOC课程中学生面部表情的动态识别方法，属于图像处理领域，该方法对MOOC课程中拍摄的视频进行分帧，对分帧得到的图像提取特征点，并抽取关键部位特征点组成特征向量后，训练表情模式分类器，利用表情模式分类器对MOOC课程中拍摄的实时视频中学生面部表情进行表情模式的分类；本发明针对MOOC课堂中学生面部表情特点对六种基本表情重新定义，使识别结果对学生课堂状态分析更有效；通过对动作模式的组合得到表情模式，使表情模式的识别更准确；使用欧式距离构建的动作模式特征向量，特征向量具有维度低、数量少的特点，使表情识别速度更快。

摘要： 本发明针对推荐系统在MOOC课程推荐中应用的问题，公开了一种基于图卷积神经网络的MOOC推荐方法，属于深度学习推荐系统领域。该方法首先对用户在MOOC平台与项目交互的二分图进行数据增强得到两个子视图，在子视图和原始二分图上使用图卷积神经网络来提取节点的表征，然后构造自监督学习辅助任务，将推荐系统的监督学习任务和自监督学习任务联合起来，构成多任务学习的范式，最后对目标用户进行推荐。本发明方法能够缓解在线教育领域数据稀疏性的问题，提高模型对于长尾项目的推荐准确性和对于噪声数据的鲁棒性，为学习者提供个性化的推荐学习服务，实现个性化教育。

摘要： 一种利用数据增强和特征加权实现的MOOC辍学预测方法，基于数据增强和特征加权的CNN_GRU辍学预测模型以视频为单位，通过从在线教育平台中抽取学习者的学习行为数据作为模型输入，经过数据增强、信息提取、特征加权三个步骤计算发生辍学行为的概率。模型能更加准确地预测学习者发生辍学的概率且鲁棒性良好，在指标AUC和F1上模型均取得了最佳表现，分别为86.82%和90.35%。同时通过对比实验的方式，验证了特征加权能够有效提升模型性能。

摘要： 一种针对大规模在线教育平台MOOC数据集的异常检测方法，通过孤立森林算法解决了MOOC数据无标签的问题，对数据进行了初步的标注，为后续的监督学习算法提供了可供其训练的标签数据集，降低了人工标注的成本；监督学习算法LightGBM解决了无监督学习算法检测效果欠佳的问题，进一步提高了异常检测的精确度。无监督的孤立森林算法与有监督的LightGBM算法相结合的模型，提高了对MOOC在线学习课程学习者作弊行为的检测效率和精度，能够提高课程的总体学习效果以及学习效率。