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基于学习分析技术的大学生网络学习行为研究的中期报告
中期报告
一.研究背景
大学生网络学习已经成为现代教育的重要组成部分，对于提高教学质量和学生学习效果起着重要的作用。然而，传统教学方式下，学生的学习行为往往被忽略，这使得教师很难及时发现学生的学习问题和困难，做出相应的教学调整和帮助。而随着学习分析技术的发展，我们可以基于学习数据对学生的学习行为进行深入分析和挖掘，帮助学生解决学习问题，提高其学习效果。
二.研究目的
本研究旨在基于学习分析技术，通过对大学生网络学习行为的深入分析和挖掘，探讨如何优化网络教学，提高学生的学习成效。
三.研究内容
1.构建数据收集平台
本研究将采用学习管理系统作为数据收集平台，对学生的网络学习行为进行记录和收集。
2.收集学生网络学习行为数据
通过学习管理系统记录学生的登录时间、长度、访问页面、提交作业、考试成绩等数据，构建学生网络学习行为数据集。
3.数据分析方法
本研究将采用机器学习和数据挖掘技术，对学生网络学习行为数据进行分析和挖掘，得出学生学习状态、学习习惯和学习能力等特征。
4.数据可视化
将分析和挖掘得到的学生网络学习行为特征进行可视化展示，帮助教师和学生更直观地了解学生的学习情况和问题，做出相应的教学调整和帮助。
四.研究进度
截至目前，本研究已经完成数据收集平台的构建和学生网络学习行为数据的收集工作。下一步将进行学生网络学习行为数据的分析和挖掘工作。
五.参考文献
1.张晓丽.基于学习分析技术的网络学习行为研究[J].教育发展研究,2018,38(03):68-74.
2.张勇,李阳,杨元.基于学习分析的个性化教学研究综述[J].现代教育技术,2018(11):62-67.