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Moodle平台师生访问行为日志统计与挖掘研究

2016-02-27郭涵阳高曼如沈良忠

计算机技术与发展 2016年11期
关键词:数据挖掘作业课程

郭涵阳,高曼如,沈良忠

(温州商学院,浙江 温州 325000)

Moodle平台师生访问行为日志统计与挖掘研究

郭涵阳,高曼如,沈良忠

(温州商学院,浙江 温州 325000)

信息技术的快速发展催生了网络教学平台的不断涌现,其中Moodle平台因其开源特征被认为是当前构建MOOC(大规模开放在线课程)的有力平台之一。网络课程教学的有效开展使得Moodle系统日志表中存储了大量的师生访问行为数据,有效的日志统计挖掘有助于发现大量数据背后潜在的访问规律。通过统计分析、数据挖掘等技术实现了对日志数据的深入研究,并针对分析结果提出了Moodle课程使用中存在的问题及相应的改进意见,不仅有助于理解师生在Moodle平台的课程访问学习规律,而且能为Moodle课程的教学评价提供有价值的参考建议,有助于后期Moodle课程自动评价系统的研究。

Moodle;统计分析;数据挖掘;聚类

0 引 言

随着教育信息化理念的深入人心,教育技术与课堂教学的结合日益紧密,越来越多的高校在积极构建基于网络的课程教学平台。目前,国内外高校使用的课程管理系统主要包括WebCT、BlackBoard、TopClass、Claroline、Moodle等等[1]。其中,基于社会建构主义教学理念而开发的Moodle(Modular object -oriented dynamic learning environment,模块化面向对象的动态学习环境)由于其开源性在国内外被广泛使用[2]。Moodle课程开发与设计的最大特点就是模块化,教师可以根据课程的需要自行设定包括以下十多种教学活动模块,如作业、测验、讨论区、博客、聊天室、程序教学、在线调查等,从而实现教师个性化的教与学生个性化的学[3]。……

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