基于教育数据挖掘的学习行为和学业成就分析

——以北京大学某门慕课为例

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[摘 要] 采用数据挖掘技术，对北京大学在Coursera平台开设的某门慕课的学习者行为数据进行深入分析。研究发现：总体而言，学员对课程任务的参与度高于讨论区。学员可以聚类为“杰出型”“浏览型”“消极型”三簇特征群体。在线时长、小测成绩、浏览网页频次等是影响完课学员最终成绩的关键因素。基于此，针对慕课教学设计提出若干建议，如：设置奖励机制以增强课程互动性、提供个性化的课程设置、调整小测的频次和难度以发挥小测的促学作用、增加课程笔记等功能来提高学员浏览网页的频率和效果等。（剩余12799字）