基于中国大学MOOC平台大数据学习行为分析的实践研究

徐彤，于正永

摘要：基于MOOC平台的在线课程在我国得到了迅速发展，大量的学习者在使用MOOC平台教学资源时积累了庞大的学习行为数据，该文通过对中国大学MOOC平台《LTE无线网络优化》课程学习行为的大数据挖掘、统计与分析，找出了影响学习成效的因素，对高质量建设在线开放课程，发挥MOOC平台受益面，满足个性化学习具有一定参考价值。

关键词：大数据;学习分析;在线课程

中图分类号：G343      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）34-0037-03

1引言

随着信息技术与教育的深度融合，基于MOOC平台的在线课程在我国得到了迅速发展，经过近十年的建设和发展，中国MOOC数量和应用规模已跃居世界第一。基于MOOC平台的线上、线下教学，为我国教育教学改革提供新的范式，特别在人类经历了百年来最严重的新冠病毒传染病大流行的当下，MOOC平台在“停课不停教、停课不停学”，实施线上教学发挥了巨大的作用。

在MOOC使用过程中，大量的学习者和海量的教学资源积累了庞大的学习行为数据，基于MOOC平台的大数据分析成为一个新兴的研究热点，通过对学习者在学习过程中生成的数据进行分析，可以判断学习者的学习行为情况，预测他们将来的学习成效。通过研究学习行为与学习成效之间关系，可以找出影响学习成效的因素，帮助学习者提高学习成效，为学习者提供针对性的学习指导，满足学习者个性化学习要求。

2 《LTE无线网络优化》开课概况

《LTE无线网络优化》课程自2017年9月在中国大学MOOC平台上……