陶利莎 马燕 爨力源 邹富源 田媛 黄洪琳

摘要：近年来，线上教育的迅速发展给教育者提供了数据化的学习情况反馈，利用这些学习情况的反馈对学生进行成绩预测便是一个新兴研究点。该文记录了研究过程中对学习者行为数据集的分析，对数据进行处理，利用Matlab进行聚类分析等方法进行分析并得出结论。利用数据分析的方法预测学习者成绩在教育者的工作上有着很大帮助。

关键词：数据处理;成绩预测;聚类分析;学习行为

中图分类号：TP399        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）35-0027-03

Analysis of Learning Behavior and Performance Prediction Based on MOOC Data

TAO Li-sha， MA Yan， CUAN Li-yuan， ZOU Fu-yuan， TIAN Yuan， HUANG Hong-lin

（The College of Information， Mechanical and Electrical Engineering， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China）

Abstract： In recent years， the rapid development of online courses has provided educators with data-based feedback on study situations. An emerging research focus is to use the feedback of these learning situations to predict the performance of the students. This paper records the analysis of the learner's behavior data set during the research process， processes the data， and uses Matlab to perform cluster analysis and other methods to analyze and draw conclusions. Using the method of data analysis to predict learners' performance is of great help to the work of educators.

Key words： data processing; performance prediction; cluster analysis; learning behavior

在全球化的大背景下，在线学习领域的全球化趋势也越来越显著。特别是由于疫情的原因，线上教育越来越普遍。随着互联网 Web2.0和云计算等技术越来越成熟，大型网络教育平台——慕课 （massive open online course ，MOOC）也正在快速兴起，由于互联网技术的记忆功能，学习者在慕课平台上的所有学习活动和行为都会被以多种形式的数据形式记录下来[1]，基于数据挖掘和机器学习对学习者行为进行建模，分析慕课的发展趋势和优化方案，吸引着越来越多研究人员的参与其中[2]。

由于慕课出现的时间还很短，目前为数不多的研究大致包括关于单维度数据的统计分析、对不同学科、不同线上学习平台数据的综合分析和研究学习者的退出率、论坛的活跃程度、课程完成率等模型[3]。本文在借鉴为数不多的模型，对学习者的学习行为数据进行分析。基于不同的分类模型，建立了预测学习者是否能获得证书和预测学习者成绩的模型，可为慕课课程的教学改进提供借鉴。……