电路分析MOOC后台数据分析与挖掘

摘要：

为了发现MOOC课程学习者的学习规律和趋势,该文利用电子科技大学电路分析基础MOOC课程后台数据,从参与者类型、 课程各知识点关联分析、 学习效果预测等方面,进行了详细的数据挖掘与分析.分析结果表明:学习者参与测试和讨论次数越多,则获得MOOC证书的可能性越大;"基尔霍夫定理和参考方向"知识点的掌握程度与课程各单元测试成绩之间存在着很强的关联性;利用各知识点和单元测试成绩,建立的线性模型,可以很好地预测学习效果;与其他MOOC课程一样,该电路分析基础课的MOOC也具有讨论积极性欠缺的问题.该文的数据挖掘工作为进一步提升学习效果、 优化MOOC课程结构提供了重要的依据.

关键词：大规模在线开放课堂、数据挖掘、关联分析、电路分析课程

所属期刊栏目：16

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：电子科技大学电子科学与工程学院教学改革研究项目DGJY2016015

在线出版日期：2018-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21