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面向 Canvas 学习管理系统的在线数据分析和挖掘研究

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摘要:

[目的/意义]新冠疫情带来线上教学以及线上线下混合教学的普及,然而教师和学生仍然普遍认为线上教学的效果弱于线下教学。因此,本文旨在分析两种教学方式的根本区别,以及探讨如何充分发挥线上教学的潜能,使学生拥有最好的学习体验。[方法/过程]本文选取"计算概论(B)"本科课程的线上线下两个平行班,深度挖掘教学管理系统可获取的学生行为数据,提取对学生学习成绩的关键影响因素,采用机器学习方法做出了重要性分析,并对学生课程的最终成绩做出预测。[结果/结论]本文认为,影响学生学习效果的关键性因素包括学生的平时表现、投入程度、互动情况、社交关系和自我评价。两种教学方式的区别主要体现在课程投入程度和互动情况方面。最后结合实际,从学习效果评估和优化线上教学设计两个方面提出教学建议。

作者: 闫宏飞1,2 胡扬1 王彦恺1
作者单位: 1.北京大学计算机学院;2.北京大学大数据科学研究中心,大数据分析与应用技术国家工程实验室
期刊: 文献与数据学报
年.(期):页码 2022.(1):72-85
中图分类号: G251
DOI: 10.31193/SSAP.J.ISSN.2096-6695.2022.01.06
关键词: 回归分析 教学管理系统 在线教学

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