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1、基于层次聚类的军校学员 MOOC 学习行为分析 王石杰 程志君 孙海朝 罗鹏程 国防科技大学指挥军官基础教育学院 国防科技大学信息系统与管理学院 南昌陆军学院 摘 要： 论文以使用梦课平台的军校本科生为研究对象, 对其学习行为模式开展深入的调查与分析。论文旨在通过调查军校本科生的 MOOC 学习过程, 获取其学习行为相关的各类数据, 包括课程在线时间、在线交流次数、作业完成质量等, 运用层次聚类方法对学习者进行分类, 确定不同类型学习者的特点, 分析不同的学习行为对学习者最终学习效果的影响, 为有针对性地设计在线课程内容, 优化在线交流、教学评价等提供有益的借鉴。关键词： 军校学员; MOOC
2、; 层次聚类; 行为分析; 作者简介：王石杰 (1995-) , 男 (汉族) , 安徽池州人, 本科在读, 研究方向:装备保障管理。收稿日期：2017-06-06MOOC Learning Behavior Analysis of the Military Academy Cadets Based on Hierarchical Clustering MethodWANG Shi-jie CHENG Zhi-jun SUN Hai-zhao LUO Peng-cheng Academic Command Education College, National University of De
3、fense Technology; Information System and Management College, National University of Defense Technology; Nanchang Army Command College; Abstract： The learning behavior mode of academy cadets is investigated and analyzed based on the academy online education platform-Dream MOOC.Several kinds of learni
4、ng behavior data such as online learning time, communication time, quality of homework have been achieved by inquiring into the process of MOOC learning.Then the learners have been classified to different types by use of hierarchical clustering method.The characteristics of different learners have b
5、een discussed and analyzed to determine the their influence on the final learning results, which is helpful for the design of online class, the improvement of online communication and evaluation.Keyword： academy cadets; MOOC; hierarchical cluster; behavior analysis; Received： 2017-06-06一、概述近年来, MOOC
6、 (Massive Open Online Courses, 大规模开放在线课程) 作为一种新兴的教学模式, 对传统教育造成了巨大的冲击, 极大地促进了教育领域的变革, 为现代教育提供了广阔的发展前景。本文以军校本科生为研究对象, 获取其在军事 MOOC 教育平台梦课的相关学习数据, 定量分析不同类型学习者的行为特征及其对学习成绩的影响。二、研究设计(一) 探究框架本文选取梦课平台最受欢迎的课程多媒体设计与制作入门对学习者行为数据开展实证分析。通过观察学习者的整个学习过程, 整理出 422 个样本点的两类变量数据, 第一类是学习过程中学习者的行为数据, 包括视频观看数、交流得分、测试题解答数、
7、作业、结业考试;第二类是反映学习者最终学习效果的数据, 包括课程排名和总分数。在这些数据的基础上, 利用层次聚类方法对学习者进行分类, 分析确定不同类型学习者的行为特点和规律, 然后结合对应的学习效果数据, 讨论不同学习行为对最终学习效果的影响, 建立学习行为模式与学习效果之间的相互关系, 总结出改进措施和建议。(二) 数据说明本模块主要针对梦课平台上的各类变量数据做出概念上的说明, 便于对本研究整体内容的理解, 数据集描述了一个学习者注册某一门课程的学习记录, 从不同侧面反映学习者的行为规律, 主要包含以下五类: (1) 视频观看数:在整个学习过程中, 学习者所有完成观看任务的视频数量, 主
8、要反映了学习者的整体参与度。 (2) 交流得分:学习者在讨论区与课程教师、其他学习者进行交流所获得的评分, 主要体现了其学习过程中的主观能动性。 (3) 测试题解答数:学习者参与并完成的课后测试题数量, 反映了学习者是否能够积极主动地检测学习情况, 从而查漏补缺、夯实基础。 (4) 作业:反映了学习者的作业完成情况。 (5) 结业考试:学习者在课程结束后, 参与课程考试并获取的得分, 体现了其对所有课程内容的掌握程度。(三) 主要方法本文主要运用凝聚的层次聚类法进行探究。凝聚的层次聚类法是一种自下向上的策略, 首先将每个研究对象作为一个小类, 然后合并这些原始类成为越来越大的类, 直到所有的研
9、究对象都合并成为一个大类或者某个既定条件被满足为止。绝大多数层次聚类法都属于凝聚的层次聚类法, 它们只是在类与类间相似度的判别标准上有所不同。三、数据处理分析本文利用 SPSS 软件进行相关数据的层次聚类。在这一过程中为了确定合理的学习者类型, 需要结合样本容量, 综合考虑类与类之间的差异性。从聚类结果看, 当聚类数大于或等于 6 时, 均存在某类成员只包含了两个样本的情况;当聚类数为 5 或 4 时, 各类别成员包含的样本数都不再是少数, 足以形成特征明显且易于分析的大类。本文选取聚类数为 5 时的情况进行具体分析。(一) 不同类型学习者的行为特征第一类学习者学习热情最高涨、学习态度最认真、
10、学习方法最多样, 他们几乎都完成了所有视频的观看任务, 积极参与课后的交流, 并通过大量的测试题、认真的作业提升自己对多媒体设计与制作入门这门课的熟悉与认识, 并能在结业考试中取得良好的成绩, 相应地, 这类学习者的总分数最高, 排名也最靠前, 而且占到了学习者总人数的 64%。第二类学习者的各项数据在所有学习者中能达到中等偏上的水平, 但各种学习方法的掌握也仅算合格, 而他们在所有学习者中的比例只有 5%。第三类学习者首先是交流得分出现大面积的低分, 表现出学习者的主动性有所下降, 学习热情不足;其次是测试题解答数偏低、参与作业者极少, 显示出该类学习者没有采取多样有效的学习方法进行学习;最
11、后是其结业考试得分较低, 这类学习者的人数也只占到总人数的 6%。第四类学习者的各项数据中, 出现低分甚至是 0 分的情况较为常见, 主要表现在交流得分、作业、结业考试上, 视频观看数和测试题解答数也大多分布在一个较低的区间内。可以推测此类学习者主要是通过简单地观看视频、参与测验对课程内容进行了浅层次的了解, 并没有投入其中做真正的学习, 该类学习者人数最少, 接近于总人数的 5%。第五类学习者属于选了本门课程而几乎没有参与到整个学习过程中的学习者, 他们在各项评分中都处于最低甚至不得分的一类。对他们而言, 选课的动机可能是因为一时的兴趣, 或者是因为盲目的跟风, 导致了选而不学的结果, 该类
12、学习者占到 20%左右。(二) 影响学习效果的关键行为因素通过对各类学习者相关数据进行分析比对, 发现测试题解答数和结业考试这两类数据的变化最为显著, 在各类学习者中按照排名先后的顺序随机抽取 20 名, 进行分析后发现:从第一类学习者到第五类学习者, 测试题解答数分布类似于呈阶梯状递减;后两类学习者结业考试得分几乎均为零, 而在前三类学习者中第一、二类的数据明显好于第三类, 如图 1 所示。考虑到测试题解答数主要表现了学习者平时学习过程中的主动性、积极性和自觉性, 而结业考试则主要表现了学习者在最后考试中对所学知识的掌握程度, 可以得出影响五类学习者形成的主要因素在于测试题解答数的不同, 即
13、平时表现的差异, 而在这五类学习这中, 又因为结业考试的成绩高低, 拉大了前三类学习者与后两类学习者之间的差异, 如图 2 所示。图 1 测试题解答数样本数据分布 下载原图图 2 结业考试样本数据分布 下载原图四、结论对于军队 MOOC 平台的学习者而言, 其行为模式的差异性给学习效果带来的影响是极为重要的, 主要通过平时表现和考试成绩体现出来。相对而言, 平时表现是影响普遍显著的一个方面, 包括了视频观看数、交流得分等因素, 反映了学习者的学习态度、学习动力、学习方法, 最能体现其学习效果的好坏。而考试成绩作为对学习者知识体系的考察, 对不同类学习者之间形成差异也有着直接的影响, 使其分类更加明显, 层次更加清晰。参考文献1李曼丽, 徐舜平, 孙梦嫽.MOOC 学习者课程学习行为分析以“电路原理”课程为例J.开放教育研究, 2015, (4) :63-69. 2吴江, 马磐昊.MOOC 学习者行为分析研究以爱课程平台的一门慕课为例J.图书情报工作, 2015, (11) :52-61.
