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教师和学校根据学习分

作者:admin 来源:未知 发布时间:2018-06-13 18:10
文章描述:例如,教师和学校根据学习分析的结果,调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。学习分析一般包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。3.教育

例如,教师和学校根据学习分析的结果,调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。 学习分析一般包括数据采集、数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。

3.教育数据挖掘和学习分析的区别从上述应用中可以看出,教育数据挖掘和学习分析有共同之处,如个别化学习、提供反馈,但两者也有区别。Romero从4个方面概括了教育数据挖掘和学习分析的区别:(1)技术。学习分析最常用的技术是统计、可视化、系统网络架构、情绪分析、影响分析、话语分析;概念分析和意义建构模型;教育数据挖掘最常用的技术是分类、聚类、贝叶斯模型、关系挖掘和用模型来发现数据中有意义的信息。

(2)起源。学习分析较多地源于语义网络、智能课程和系统干预;教育数据挖掘较多地源于教育软件、学生建模和预测课程的结果。

(3)重点。学习分析更重视对数据和结果的描述;教育数据挖掘更重视对所采用的数据挖掘技术的描述和比较。

(4)发现。在学习分析中,利用人类判断是关键,自动化的发现是用于实现这一目标的工具。在教育数据挖掘中,自动化的发现是关键,利用人类判断是用来完成这个目标的工具。

两者的研究目的、研究对象和研究方法的区别如表13-1所示。

表 13-1 教育数据挖掘和学习分析的区别img续表img教育大数据的具体应用领域1.构建学习者经验模型收集学习者的学习满意调查问卷或分析量表数据,根据其在课程学习中的存留数据、表现、行为、选择等构建学习者的经验模型。通过分析这种模型对学习系统中的课程进行评估。例如,通过构建学习者体验模型,进行线上课程评估然后再进行课程设计,这种改变课程教学顺序的大数据模型显著地提高了学习者的学习成绩和教师的教学效率。

2.建立学习者行为模型通过收集学习者在学校情景中学习行为变化的情况、学习者完成课程学习的状况、学习者在网络系统中花费的学习时间及学习者的考试成绩等数据研究学习者的学习行为与教学成果之间的关系,最终形成学习者的学习行为模型。通过构建大数据学习平台构建学习者行为模型,能够预测学习者的学习失败可能,其预测正确率高达75%。

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