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中国MOOCs学习评价调查研究被引量：19: 2017年; 学习评价作为保障学习质量和学习效果的重要措施,是MOOC学习中不可缺少的一环。该研究旨在对MOOCs的学习评价现状进行分析,以期为我国MOOCs学习评价提供有意义的启示和借鉴。笔者选取了国内14个MOOCs平台中能够获取课程学习评价方式说明的课程,对不同类别课程和不同平台的学习评价进行分析,针对评价方式、评价类型数量、评价主体等方面进行了对比分析。研究发现,课程评价没有得到很好的重视,评价总体水平较低,期末考试、单元测验和参与讨论是最常采用的评价方式;课程整体的评价类型数量趋向于多元性的特征;评价主体仍显得较为单一,主要为机器评价(90.8%)。各学科类别课程中文科课程偏重于同伴互评;各典型平台的评价方式有所差异,"好大学在线"平台考核方式最为丰富,更侧重于线下考试。根据研究发现,该文建议我国MOOCs建设和应用过程中需要立足在线学习环境的特点,创新学习评价理念,重视同伴互评,设计有效的评价机制,推进学习分析的实践应用,开展个性化的学习评价。; 赵宏张亨国郑勤华陈丽

MOOCs学习行为与学习效果的逻辑回归分析被引量：1: 2016年; MOOCs学习者的学习效果受到诸多因素的影响。为了全面深入地探索学习效果的影响因素，研究者需要对反映整体学习过程的大量数据进行挖掘和分析。本研究从MOOCs学习者整体学习过程出发，构建MOOCs学习者学习行为分析框架，通过对一门实际MOOC中行为数据进行分析，应用逻辑回归方法分析MOOCs学习者的影响因素。; 宗阳孙洪涛张亨国郑勤华陈丽; 关键词：应用逻辑学习者

MOOCs学习行为与学习效果的逻辑回归分析被引量：57: 2016年; 目前,MOOCs(大规模开放在线课程)在世界范围内迅猛发展,但是随之而来的是对MOOCs学习质量和高辍学率等现象的质疑。现有MOOCs平台大都对学习者在线学习行为有较为详细的记录。如何对学习行为数据进行分析、建模和解读是大数据时代教育研究的热点和难点所在。逻辑回归方法作为一种成熟的机器学习方法可以有效地建立学习行为和学习效果之间的模型。本研究总结了在线学习领域逻辑回归研究的流程,在此基础上,从MOOCs在线学习过程出发构建了学习行为指标,并应用逻辑回归对MOOCs学习数据进行分析,就学习者在线学习行为对学习成绩的影响展开了探索。研究检验了逻辑回归对于在线学习效果研究的价值,发现了课程注册时滞、登录课程次数、提交作业测试次数、习题保存次数的均值和视频观看完成度等指标与成绩的相关性。研究发现:在该课程中提交作业测试可以作为MOOCs学习成绩预测的关键指标,所构建的逻辑回归模型预测准确率达到98%。; 宗阳孙洪涛张亨国郑勤华陈丽; 关键词：逻辑回归在线学习行为

浅论Coursera对我国精品开放课程的启示被引量：1: 2014年; 大规模网络开放课程正在对国内外的高等教育产生巨大的影响。文章选取Coursera平台作为典型案例,分析Coursera平台的特征,介绍其创新的在线教学理念及运行方式,期望我国在精品开放课程建设中重新定位建设理念,从而促进高等教育改革。; 张亨国张梦纯方旭

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张亨国