MOOC学习特征分析及其在C语言教学中的应用

通过MOOC学习方式与传统网络教学方式的对比,分析目前高校C语言公共基础课程分类细化不足、学生在线学习参与度偏低等问题。提出了引入MOOC学习特征、优化课堂讲解内容、改革课程评价机制的方案。在初步教学改革实施过程中,取得了提高教学质量、提升学生课业参与度的阶段性成效。     

MOOC对提升教学效果的作用

分析MOOC产生原因、发展现状、目标、特点和优势,根据国内外高校对MOOC使用情况的调查,结合计算机学科的特点,提出利用MOOC提升教学效果的两个方向:一是利用MOOC上的学生学习记录进行教育学研究,产生新的教育理论;二是利用MOOC进行翻转课堂尝试。     

高校教师如何利用MOOC开展教学

如何让高校教学从"被动学习"转换为"主动学习",这一直是教学研究的重要课题,2013年发展起来的MOOC教学方式使"主动学习"成为可能。本文研究了高校教学和MOOC教学方式的特点,探究了高校教师如何利用MOOC开展教学,以提高学生学习的主动性和积极性。     

高校教师如何利用MOOC开展教学

如何让高校教学从“被动学习”转换为“主动学习”,这一直是教学研究的重要课题,2013年发展起来的MOOC教学方式使“主动学习”成为可能。本文研究了高校教学和MOOC教学方式的特点,探究了高校教师如何利用MOOC开展教学,以提高学生学习的主动性和积极性。     

融合关联规则的MOOC资源众包平台任务分配算法

在高校大力发展MOOC平台背景下,为了提升学生的主动性、MOOC平台资源库的丰富性,出现了众包协同构建资源的方法,让学生和教师构成学习共同体,在完成新知识学习的同时进行资源库建设。高校MOOC众包平台的任务就属于知识密集型任务,挑选合适的参与者直接关系到MOOC资源库构建质量。为了更好地构建高校MOOC资源平台,提出一种针对知识密集型众包任务的分配方案,它包含学生的准入筛选、预期工作能力评估两个阶段。首先利用改进Apriori课程关联算法对学生进行准入筛选;其次利用知识关联算法对学生预期工作能力进行评估并将众包任务分配到工作能力最合适的学生;最后对方案进行测试验证,结果表明该方案能够能较好地提升学生挑选和任务分配的效果,促进构建更高质量的MOOC资源库。     

面向MOOC的新型教学模式探索

分析MOOC的产生、发展、现状、优势和不足等,提出依托MOOC进行混合教学,借助MOOC全面提升教师教学科研能力,建立培养学生学习自主性并改革现有评价体系的新型教学模式。通过对MOOC应用实践的分析,展望MOOC、运营商、大学和学习者的进一步发展。     

MOOC环境下计算语言学教学模式

作为一种适用的远程教学形式,MOOC给传统教学带来巨大改变的同时,也给高校计算语言学提供了新的授课模式。基于MOOC的计算语言学促进着授课形式的变革,引发了新的教学思考。计算语言学作为计算机学与语言学结合的交叉学科,近年来受到研究者的广泛关注。但是限制于传统授课方法,计算语言学授课效果难以提升。本文通过MOOC环境下计算语言学教学创新,激发学生学习兴趣和自主性,期望提高计算语言学授课水平,为多样化人才培养提供广阔空间。     

面向长短期混合数据的MOOC辍学预测策略研究

针对MOOC中学生行为数据的长短期混合特性,为解决辍学预测中的动态类别不平衡问题,提出一种基于深度学习的辍学预测策略。首先建立以天为时间步长、周为学习周期的新型学生行为时间序列,以捕捉每一时间步长下时间序列数据的短期依赖关系和相邻学习周期之间的长期模式和趋势。然后结合辍学定义的两种不同表达揭示MOOC辍学预测的动态类别不平衡现象。接着引入基于代价敏感的长短期时间序列深度学习模型,以实现对高辍学风险学生的精准预测。最后在KDD Cup 2015数据集上的实验证明,所提策略能够有效帮助MOOC课程教师和教学管理者追踪课程学生在不同时间步长的学习状态,从而动态监控不同学习阶段的辍学行为。     

影响MOOC视频学习内容满意度的研究

MOOC(大规模在线课程)这一术语由加拿大的戴夫·科米尔和布莱恩·亚历山大两位学者最先提出。MOOC以视频为教学媒介指导学生学习,MOOC的发展主要依赖视频,视频内容质量的好坏对MOOC的推广至关重要。因此,准确把握学生对MOOC中视频内容的需求,研究出影响视频内容满意度的因素非常有意义。本文主要从“视频真实性”“设计科学性”“吸引注意力”三方面对MOOC视频内容满意度的影响展开研究。     

基于MOOC构建应用型本科院校课程教学新模式

随着MOOC逐步兴起,一种新型的教学模式越来越受到高校中教师与学生的欢迎。本文以MOOC的概述为研究基点,在分析了新型MOOC教学模式与传统教学模式的区别后,构建出基于MOOC的应用型本科院校课程教学新模式,为高校教学的进一步发展提供理论支持。     

MOOC 在现代成人教育中的发展研究

从MOOC 在成人教育中的地位入手,分析了MOOC 的国内外发展现状,然后讨论现代成人教育体系中 MOOC构建的前提条件,最后提出现代成人教育体系中MOOC构建急需解决的一些关键问题。     

Context counts: How learners' contexts influence learning in a MOOC

Massive Open Online Courses (MOOCs) require individual learners to self-regulate their own learning, determining when, how and with what content and activities they engage. However, MOOCs attract a diverse range of learners, from a variety of learning and professional contexts. This study examines how a learner's current role and context influences their ability to self-regulate their learning in a MOOC: Introduction to Data Science offered by Coursera. The study compared the self-reported self-regulated learning behaviour between learners from different contexts and with different roles. Significant differences were identified between learners who were working as data professionals or studying towards a higher education degree and other learners in the MOOC. The study provides an insight into how an individual's context and role may impact their learning behaviour in MOOCs.     

基于云平台的高校MOOC的建设研究

近两年云教育备受关注,云环境下学习模式的研究也逐渐升温,MOOC就是其中一种,特别是2013年还被称为“MOOC元年”。MOOC的发展对高校教育是一个巨大的冲击,高校教育需要和MOOC结合起来办学。该文从高校MOOC云平台的建设、高校MOOC教学机制两个方面阐述了高校教育应该怎样结合MOOC以提高自己的竞争力。     

基于移动学习和翻转课堂深度融合的网络信息安全课程教学创新实践与探索

移动学习、MOOC、翻转课堂、混合学习等一系列新理念、新方法正逐渐地融入高等教育教学改革中。在提炼长期开展网络学历教育和非学历远程培训经验的基础上,将移动学习和 MOOC 理念融入传统的网络教学模式中,在网络信息安全课程教学中进行了信息技术与传统课堂教学深度融合的课程教学创新改革探索研究。     

浅议慕课的发展趋势

慕课的诞生,使得教学视频越来越精制化,运作模式越来越多元化,其优越性不言而喻,它可以让世界上最好 的教育资源,传送到地球最偏远的角落,其应用领域也由高等教育向基础教育飞速拓展。如何完善慕课,如何更好地发挥慕课 的优越性,成为当前教育领域亟待研究的新课题。本文通过分析慕课的现状、优势、出现的问题以及改进对策,阐明了慕课未 来的发展趋势。     

Dissecting learning tactics in MOOC using ordered network analysis

Background

Select and enact appropriate learning tactics that advance learning has been considered a critical set of skills to successfully complete highly flexible online courses, such as Massive open online courses (MOOCs). However, limited by analytic methods that have been used in the past, such as frequency distribution, sequence mining and process mining, we lack a deep, complete and detailed understanding of the learning tactics used by MOOC learners.

Objectives

In the present study, we proposed four major dimensions to better interpret and understand learning tactics, which are frequency, continuity, sequentiality and role of learning actions within tactics. The aim of this study was to examine to what extent can a new analytic technique, the ordered network analysis (ONA), deepen the understanding of MOOC learning tactics compared to using other methods.

Methods

In particular, we performed a fine-grained analysis of learning tactics detected from more than 4 million learning events in the behavioural trace data of 8788 learners who participated in a large-scale MOOC ‘Flipped Classroom’.

Results and Conclusions

We detected eight learning tactics, and then chose one typical tactic as an example to demonstrate how the ONA technique revealed all four dimensions and provided deeper insights into this MOOC learning tactic. Most importantly, based on the comparison with different methods such as process mining, we found that the ONA method provided a unique opportunity and novel insight into the roles of different learning actions in tactics which was neglected in the past.

Takeaway

In summary, we conclude that ONA is a promising technique that can benefit the research on learning tactics, and ultimately benefit MOOC learners by strengthening the strategic support.     

Predicting student performance in a blended MOOC

Predicting student performance is a major tool in learning analytics. This study aims to identify how different measures of massive open online course (MOOC) data can be used to identify points of improvement in MOOCs. In the context of MOOCs, student performance is often defined as course completion. However, students could have other learning objectives than MOOC completion. Therefore, we define student performance as obtaining personal learning objective(s). This study examines a subsample of students in a graduate‐level blended MOOC who shared on‐campus course completion as a learning objective. Aggregated activity frequencies, specific course item frequencies, and order of activities were analysed to predict student performance using correlations, multiple regressions, and process mining. All aggregated MOOC activity frequencies related positively to on‐campus exam grade. However, this relation is less clear when controlling for past performance. In total, 65% of the specific course items showed significant correlations with final exam grade. Students who passed the course spread their learning over more days compared with students who failed. Little difference was found in the order of activities within the MOOC between students who passed and who failed. The results are combined with course evaluations to identify points of improvement within the MOOC.     

基于图对比学习的MOOC推荐方法

随着MOOC在线教育平台的飞速发展,课程和用户数量激增,学习者在面对种类繁多的课程时往往较难选择,传统的推荐方法在MOOC课程推荐中应用存在对曝光次数较低的课程推荐效果差和对噪声数据鲁棒性不足的问题。为给学习者提供高质量的推荐,提出一种图对比学习的MOOC推荐方法,同时针对二分图结构给出一种新的数据增强方法。对输入的用户项目交互的二分图随机添加或者删除边进行数据增强,得到两个子视图,使用图卷积神经网络对原始二分图和两个子视图进行节点特征提取得到用户和项目的节点表征,并构建推荐监督任务和对比学习的辅助任务进行联合优化,在此基础上将用户和项目的节点表征进行点积获得推荐结果。在MOOC数据集上进行Top-K推荐的实验结果表明,相较于LightGCN模型,该方法在Recall@5和NDCG@5上均有显著提升,最高分别提升7.8%和7.3%,能够有效提高模型对于曝光次数较低的课程的推荐准确性和对于噪声数据的鲁棒性。     

MOOC对计算机专业实践教学的影响

MOOC在全球范围的迅猛发展为高校的教育教学带来新的挑战,它对计算机专业的影响尤为重要。如何迎接MOOC的挑战,以促进我国高等教育的发展是一个重要的研究课题,阐述MOOC的发展现状和课程特点,分析在加强和重视实践型人才培养的今天,MOOC课程对计算机专业实践教学的影响。     

探讨基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现

大型开放式课程MOOC的迅速兴起，对高等教育的影响逐步深入，并在全球范围内引起一场巨大的教育变革。结合MOOC的三大主流平台，探讨和分析MOOC课程的特点、优势和不足。结合计算机核心课程---《数据结构》的课程特点，提出基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现方法，并对将来计算机相关课程的开设提出展望。