王莹莹 涂 韬 彭 丽

(湖北广播电视大学，湖北 武汉 430074)

一、引言

随着大数据时代的到来，学习行为数据的变迁也受到大数据的影响，教育大数据随之而生。与传统的教学不同，互联网技术的发展使得学生的学习活动越来越个性化，学习行为越来越丰富和富有层次性，教师得到的学生反馈也越来越具有针对性。在网络环境下的教学过程所产生的大量数据反映了更多的个性化学习特点，通过研究这些数据能够有效改善教学模式和教学效果，因此，教育大数据成为教育专家们的“新宠儿”。远程学习者在进行网络学习的时候，会发生一系列的动作：点击、浏览、保存、下载、查看、发帖等，教育者通过对这些动作的分析，包括质和量的分析，从而得出有价值的信息，可以提供更加个性化的教学服务。

二、国内外研究现状

远程教育中，利用大数据技术进行行为分析的实践研究主要包括三个方面：第一，通过数据统计的方法进行数据分析；第二，通过新建模型或者优化模型的方法进行数据挖掘；第三，通过社会网络交互分析探索学习者情绪特征从而构建学习者模型的研究。学者们采用数据统计的方法进行数据分析，再通过一门具体的课程进行实验验证。陈坚根据“电子商务”这门课的学习行为分析，提出了一个具体课程的资源建设方案[1]。宗阳等人利用数据统计的方法进行数据分析，挖掘出远程学习者在线学习行为与学业情绪之间的关系，并以“媒体辅助英语教学”课程作为实验对象，改进了讨论区建设[2-3]。……