学习者在线学习能力模型构建的实证研究  

Empirical Research on the Model Construction of Online Learning Competence for Learners

作　　者：刘玲艳 赵波[2] Liu Lingyan;Zhao Bo

机构地区：[1]云南师范大学信息学院,云南昆明650500 [2]云南师范大学,云南昆明650500

出　　处：《中国成人教育》2023年第16期3-9,共7页China Adult Education

基　　金：2020年国家自然科学基金项目“多元文化环境下用户个性化在线学习关键技术”(项目编号:61967015);2022年云南省中老泰教育数字化国际联合研发中心(项目编号:202203AP140006);2023年云南师范大学研究生科研创新基金(项目编号:YJSJJ23-B162)。

摘　　要：数字化学习时代,对学习者在线学习能力的测量是实现个性化在线学习的关键。目前,数字化学习领域中,人们更加关注学习者的成绩,却往往忽略影响学习成绩的重要因素——在线学习能力。因此,文章依据Sampson能力模型及影响学习过程的因素,对在线学习行为进行数据挖掘,以构建在线学习能力模型。在此基础上,综合应用非监督学习算法(K-means算法、PCA算法)和监督学习算法(随机森林算法),构建学习能力水平预测模型;同时以Canvas Network平台课程数据为例进行实证研究,最终实现在线学习能力的计算。研究表明:学习成绩与在线学习能力息息相关,在线学习能力的测量研究对个性化在线学习的发展具有重要指导作用。

关 键 词：在线学习能力 学习能力水平预测模型 学习行为分析 机器学习 

分 类 号：G434[文化科学—教育学]