邓天平， 张 林

(华中科技大学 电子信息与通信学院，湖北 武汉 430074)

0 引言

MOOC具有大规模、开放性、网络化和自主性学习等特征[1]，因此学习者能够不受时间、空间等条件的约束，获取自己所需的知识资源，对于学生接受的常规课堂教学是极为有益的补充。将在线课程资源纳入到教学方案之中，既可以鼓励学生利用这部分资源进行知识补充与自我提高，同时能够让教师更为便捷地获得学生学习情况的反馈，因为MOOC平台不仅能够提供与课程相关的教学资源，还能作为教师布置作业、进行考核、查阅记录的网络工具。因此，MOOC被引入到高校教学之中，对教、学双方而言都有所帮助。然而，从教师的角度出发，尽管MOOC提供了大量的、丰富的与学生的学习情况相关的数据，但是这些数据并没有得到充分利用。通常，教师们仅仅把这些记录作为学生线上学习表现的统计，并在之后作为学生平时成绩的一部分纳入到学生的综合评价之中，或者只是简单的按照常规的统计方法对学生的线上作业、考核等直观指标进行分析，并据此解答学生出错频率较高的问题[2]。

本文主要目的是抓取和分析基于“模拟电子技术基础”的慕课堂数据，详细地介绍了对两个班级学生数据进行分析研究的过程，通过研究数据的聚类分析与相关性分析的结果，得到了一些有价值的结论，为教师教学持续改进提供依据。

1 数据源

研究过程以数据分析为核心进行延展，包涵着数据获取、数据清洗、聚类分析、相关性分析、预测模型等环节，具体过程如图1所示。……