在现代教育技术领域,随着大数据及在线学习的普及,成人学习者在线学习行为的研究具有重要的现实意义。本文以《基于数据挖掘的成人学习者在线学习行为与学习效果分析.pdf》为题,深入探讨了成人学习者在线学习行为与学习效果之间的相关性,使用了SPSS22.0统计软件进行数据挖掘分析,并取得了研究结果,现在将相关知识点进行阐述。
本文针对成人学习者在线学习行为研究不足的问题,将研究对象锁定为安徽广播电视大学《大学英语1》在线课程的成人本科生,并依托于安徽继续教育在线学习平台,以期通过实证研究揭示成人学习者的在线学习行为与学习效果的关联性。
数据分析中使用了作业成绩、平时成绩、在线考试成绩、已学视频时长和学习进度等数据,利用SPSS22.0统计软件进行了数据挖掘分析。通过这种分析,研究发现部分在线学习行为指标与学习者的综合成绩之间存在较强的相关性,如作业成绩、平时成绩、在线考试成绩、已学视频时长和学习进度等因素。
而对于其他因素,比如年龄、专业类别和性别等,研究则表明它们与综合成绩的关联度较弱,或在某些情况下没有明显关联。例如,在性别因素上,研究显示性别与综合成绩无关联性。这些结论对于在线学习平台的设计者、教育工作者以及学习者本人具有一定的指导意义,帮助他们更好地理解和利用在线学习资源,提高学习效果。
在技术层面,本文采用的逻辑回归方法是一种机器学习算法,可以被用于建立学习行为和学习效果之间的模型,为预测学习者未来学习趋势提供科学依据。这展示了大数据和数据挖掘技术在教育领域应用的可能性和价值。
文章还引用了其他学者的研究成果,例如傅钢善、王改花对“现代教育技术”网络学习系统的2801名学习者所进行的数据挖掘研究,其工作强调了对在线学习行为特征与学习效果关系的定量分析。此外,还有研究者尝试构建数字化学习环境下个性化行为分析模型,并基于这些模型对学习结果进行预测。
由于在线学习过程的复杂性和随机性,不同研究者对影响在线学习效果的因素存在不同看法。本研究从不同性别、不同年龄、不同专业背景的在线学习者在学习过程中的差异性表现、在线学习行为数据挖掘分析以及在线学习行为与综合成绩之间的关联三个方面进行了探讨。这不仅有助于优化在线学习平台,提升学习满意度,还能够使教学设计更有针对性,从而提高学习效果。
在远程教育领域,专家霍姆伯格指出远程教育的主要目标群体是那些有工作、家庭和社会责任的成人。他们之所以选择远程教育,主要是为了解决工学矛盾、利用工余时间提升自己的专业技能或拓宽知识面。因此,研究成人在线学习行为对于远程教育来说显得尤为重要。
在结论部分,作者还进行了教学反思,对本研究的不足进行了总结,并提出了改进建议。例如,未来研究可以增加样本量、采用更为复杂的模型以及分析不同类型的学习资源使用情况,从而为成人学习者提供更加个性化的学习指导和更好的学习体验。
文章通过数据分析揭示了在线学习行为与学习效果之间的关系,并根据研究发现提出了一系列实践建议。这些建议有助于教学机构优化课程设置,教师改进教学方法,同时也为学习者提供了改进个人学习策略的参考。通过对这些关键知识点的理解,可以更好地指导实践,促进成人在线学习的发展和进步。