基于线上教育新模态的学生数据画像理论与实证研究  

作　　者：奇格奇 黄爱玲[1] 王海星[1] 李宝文[1] 

机构地区：[1]北京交通大学交通运输学院

出　　处：《信息系统工程》2024年第2期165-168,共4页

摘　　要：线上教育新模态在高等院校教育教学活动开展中受到广泛的青睐,并收集到了大量线下教学难以获取的学习活动数据。基于交通运输专业课程“交通安全工程”的线上学习数据,以课程线上参与度与阶段性知识检验指标为基础特征,采用聚类算法进行数据画像分析与实证研究。依托高质量线上教学数据,数据画像能够帮助教学者更好地了解学生的学习情况、兴趣和学习风格,促进定制化督导与教学,并动态驱动教学设计改良与优化的良性循环。

关 键 词：线上教育 数据画像 聚类分析 教学评估 定制化 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学] U11-4[文化科学—教育学]