王 星 ，张勤茹

（1.淮北师范大学 信息学院，安徽 淮北 235000；2.淮北师范大学 教育学院，安徽 淮北 235000）

一、基于学习分析技术的MOOC资源服务转型

MOOC已经进入到了支持学习设计与教育干预的第二代发展阶段。[5]MOOC逐渐融入学历教育体系，2013年美国教育委员会通过了5门MOOC课程的学分认定申请，[6]2016年MIT宣布开设以MOOC为基础的供应链管理微硕士学位。[7]部分学校内MOOC与学校间MOOC课程学分认可高校数量逐渐增多。MOOC相关研究关注教学设计、数据挖掘、视频标注、学习活动、交互分析、学习者分析等领域。MOOC资源建设方面，有学者对MOOC评论帖内容进行学习者话题的挖掘，[8]有学者提出问题式学习慕课开发，[9]有学者提出了基于学习性评价的MOOC设计理念，[10]有学者提出了语义网技术与MOOC结合形成的语义慕课建设模式。[11]MOOC相关主题研究方兴未艾，然而MOOC资源本体研究囿于标准化的建设规范，亟需创新研究理念、深化研究内容、拓展研究领域。

基于学习分析技术视角探究MOOC资源发展，为后MOOC时期资源转型升级提供了新的思路。学习分析与MOOC研究结合方面，有学者研发了慕课数据分析干预软件平台 （MOOCito），[12]有学者基于edX开放数据对MOOC的学习者进行学习分析，[13]有学者基于学习分析对MOOC形成性测试难度系数进行了研究，[14]有学者通过多维视角构建了MOOC学习分析发展机制与分析框架。[15]LAK会议论文关注MOOC领域的学习分析技术，高频关键词统计持续位于前列，学习分析技术已经成为MOOC资源的支撑技术，[16]研究集中在学习交互的文本挖掘与分析方面。……