陆凯

【摘 要】本文论述大数据时代基于学习分析学的慕课教学质量提升机制，回顾国内外相关研究，基于学习分析學，分析慕课学生、慕课教师和慕课建设者所处地位以及应该发挥的作用，探讨这三者之间应该如何组成科学、高效的教与学的生态循环，并具体提出包括慕课学习者自适应学习机制、慕课教师个性化教学机制、慕课建设者动态系统优化机制在内的慕课教学质量提升机制，以全方位、多层次地提升慕课教学质量。

【关键词】大数据时代 慕课 学习分析学 教学质量提升机制

【中图分类号】G  【文献标识码】A

【文章编号】0450-9889（2021）07-0034-03

在大数据教育应用的背景下，迅速兴起的通过分析大数据以改善教与学的新兴学科—— 学习分析学（Learning Analytics，简称LA）得到全世界范围内研究者的广泛关注和探索。学习分析学是使用智能数据、学习者数据以及分析模型来发现信息和社会性联系，并以此为依据进行学习预测和提供建议的一门学科。学习分析学涉及科技和社会学科的多个学术领域，包括计算机科学、社会学、学习科学、机器学习、统计学，以及“大数据”，被称为教育信息化的新浪潮，成为当前信息技术与教学融合研究的热点。

基于学习分析学探究慕课教学质量的提升机制，为慕课的规范、科学发展提供了新的思路。运用学习分析技术分析慕课学习者在慕课学习过程中产生的数据，慕课学习者可以反思自身的问题并调整学习，实现自适应学习;慕课教师可以发现学习者的问题，反思并改进教学策略，实现个性化教学;慕课建设者可以评估现有课程并给予改善，实现课程优化，从而全方位、多层次地提升慕课教学质量。……