王全亮+张月芬

摘 要：网络对人类的学习方式已经产生了巨大影响，网络学习在今后的教育变革中将会是一个必然的趋势。尽管网络学习地位日趋显赫，但网络学习也将同时面临种种问题和挑战。如何针对网络学习行为相关数据有效地开展网络学习行为分析就是目前面临的一大挑战，本研究从统计学角度，提出将系统聚类分析方法运用在网络学习行为分析上，以期挑选出具有相似学习行为特征的学习者，为开展个性化教学和协作式教学提供充分的依据，最终实现网络学习更好的发展。

关键词：网络学习；统计学；系统聚类分析；网络学习行为

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）08-0090-04

习近平主席2015年在致国际教育信息化大会的贺信中明确提出推动教育变革和创新并构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系是人类共同面临的重大课题[1]。伴随互联网、云计算以及大数据等现代信息技术手段对人类思维和学习方式的影响，网络化、个性化的数字化学习方式在今后的教育变革中将会是一个必然的趋势。尽管网络化学习地位日益得到重视，但网络学习也面临着难以实时掌握学习者学习情况的困境，教师也就不能针对性地为学习者提供个性化服务干预，也无法真正地促进教与学。本研究旨在解决网络学习中遇到的以上问题，针对网络学习平台中学习者的相关学习行为数据进行数据挖掘并展开网络学习……