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大规模私有在线课程(MPOCs)学习者学习行为RFT分类研究
1
作者
杜俐蓉
张志华
陆宝华
《终身教育研究》
2025年第2期73-79,共7页
随着教育大数据技术的深入发展,大量学习行为数据得以采集和分析,为教学研究与实践提供了数据支撑。本文借鉴RFM经典模型,创新性地构建了面向在线学习者群体分类的RFT改进模型,对大规模私有在线课程(MPOCs)中学习者的学习行为特征展开...
随着教育大数据技术的深入发展,大量学习行为数据得以采集和分析,为教学研究与实践提供了数据支撑。本文借鉴RFM经典模型,创新性地构建了面向在线学习者群体分类的RFT改进模型,对大规模私有在线课程(MPOCs)中学习者的学习行为特征展开研究。基于对3门课程1.5万名学习者行为数据的深入分析,成功识别出八种学习者类型,从“强”到“弱”依次为忠诚高频深学型、忠诚高频浅学型、忠诚低频深学型、忠诚低频浅学型、一般高频深学型、一般高频浅学型、一般低频深学型和一般低频浅学型。研究进一步总结了不同类型学习者的行为特点,提出了针对性学习支持策略,以期提升学习者的学习成效和学习体验,为在线教育个性化支持与优化提供重要参考。
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关键词
rft
模型
MPOCs
学习行为分析
个性化学习支持服务
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题名
大规模私有在线课程(MPOCs)学习者学习行为RFT分类研究
1
作者
杜俐蓉
张志华
陆宝华
机构
江苏开放大学教学质量管理办公室
江苏开放大学党委巡察工作领导小组办公室
出处
《终身教育研究》
2025年第2期73-79,共7页
基金
2022年江苏高校哲学社会科学研究一般项目课题“数据驱动视阈下开放教育教学质量监控机制研究”(2022SJYB0826)
2023年度江苏省教育科学规划课题“开放教育数字化转型的成熟度模型构建与发展路径研究”(C/2023/02/05)。
文摘
随着教育大数据技术的深入发展,大量学习行为数据得以采集和分析,为教学研究与实践提供了数据支撑。本文借鉴RFM经典模型,创新性地构建了面向在线学习者群体分类的RFT改进模型,对大规模私有在线课程(MPOCs)中学习者的学习行为特征展开研究。基于对3门课程1.5万名学习者行为数据的深入分析,成功识别出八种学习者类型,从“强”到“弱”依次为忠诚高频深学型、忠诚高频浅学型、忠诚低频深学型、忠诚低频浅学型、一般高频深学型、一般高频浅学型、一般低频深学型和一般低频浅学型。研究进一步总结了不同类型学习者的行为特点,提出了针对性学习支持策略,以期提升学习者的学习成效和学习体验,为在线教育个性化支持与优化提供重要参考。
关键词
rft
模型
MPOCs
学习行为分析
个性化学习支持服务
Keywords
rft model
MPOCs
learning behavior analysis
personalized learning support services
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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作者
出处
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1
大规模私有在线课程(MPOCs)学习者学习行为RFT分类研究
杜俐蓉
张志华
陆宝华
《终身教育研究》
2025
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