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基于在线学习行为分析的个性化学习推荐
引用本文:陈晋音,方航,林翔,郑海斌,杨东勇,周晓.基于在线学习行为分析的个性化学习推荐[J].计算机科学,2018,45(Z11):422-426, 452.
作者姓名:陈晋音  方航  林翔  郑海斌  杨东勇  周晓
作者单位:浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000,浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000,浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000,浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000,浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000,浙江工业大学信息工程学院 杭州 310000
摘    要:随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文中分析了在线学习的行为特征,挖掘学习者的性格特征与学习效率的关系,实现个性化学习方法推荐。首先,提取在线学习行为特征,并提出了一种基于BP神经网络的学习成绩预测方法,通过分析在线学习行为特征,预测其相应的线下学习成绩;其次,为了进一步分析学习者的在线学习行为与成绩的关系,提出了基于实际熵的在线学习行为规律性分析,通过分析学习者的在线学习行为,定义并计算相应的实际熵值来评估个体的学习行为规律性,从而分析规律性与最终成绩的关系;再次,基于Felder-Silverman性格分类法获得学习者的性格特征,对学习者实现基于K-means的聚类分析获得相似学习者的类别,将学习成绩较优的学习者的在线学习习惯推荐给同一类别的其他学习者,从而提高学习者的在线学习效率;最终,以某在线课程平台的实际数据为实验对象,分别实现在线学习行为特征提取、线下成绩预测、学习规律性分析和个性化学习推荐,从而验证了所提方法的有效性和应用价值。

关 键 词:在线学习行为  BP神经网络  实际熵  Felder-Silverman性格分析  个性化学习推荐

Personal Learning Recommendation Based on Online Learning Behavior Analysis
CHEN Jin-yin,FANG Hang,LIN Xiang,ZHENG Hai-bin,YANG Dong-yong and ZHOU Xiao.Personal Learning Recommendation Based on Online Learning Behavior Analysis[J].Computer Science,2018,45(Z11):422-426, 452.
Authors:CHEN Jin-yin  FANG Hang  LIN Xiang  ZHENG Hai-bin  YANG Dong-yong and ZHOU Xiao
Affiliation:College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China,College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China and College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310000,China
Abstract:
Keywords:Online learning behavior  BP neural network  Actual entropy  Felder-Silverman personality analysis  Personal learning recommendation
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