贺超凯　吴蒙

【摘 要】 教育数据挖掘是一门新兴学科，通过分析学习行为记录归纳学习者的行为特点以提高教育质量，大规模在线开放课程学习者的学习行为记录为此提供充足素材。2012-2013学年哈佛大学和麻省理工学院在edX平台上开设了17门课程，本文选择其中16门课程60余万人次学习行为记录，归纳学习者学习行为特征，对部分典型行为特征进行数据挖掘，采用逻辑斯谛回归方法对成绩进行预测。实验表明，通过学习者的典型学习行为分析可以有效地判别其是否可以完成学习任务并获得证书。

【关键词】 慕课；学习行为；数据挖掘；成绩预测；学习者特征

【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x（2016）06—0054—06

MOOCs（Massive Open Online Courses），即大规模在线开放课程（慕课），是由加拿大学者Bryan Alexander和Dave Cormier在2008年提出的。2012年《科学》杂志上出现了研究人员对慕课的介绍，并展望它将改变未来的教育[1]。2013年《自然》杂志详细介绍慕课的发展、现状和趋势[2]。以edX、Coursera和Udacity为代表，慕课理念和实践得到了哈佛大学、麻省理工学院等国际优秀大学的认同 [3]。北京大学李晓明教授认为两个因素：一是信息技术，主要是网络基础设施、Web2.0、音视频和云计算四个方面，使得慕课教学的良好体验成为可能；二是以学习者为中心的教育技术思想的成熟，使得慕课得以迅速流行[4]。慕课以其独特的共享优势，使教育机会和教育公平变为现实，并得到广大学习者的高度认可，近千万用户通过网络学习优秀大学的优质课程，世界范围内大规模在线教育时代已经到来。……