导读:本文包含了在线学习者论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:教育大数据,开放学习分析,在线学习者画像,精准支持服务
在线学习者论文文献综述
肖君,乔惠,李雪娇[1]（2019）在《大数据环境下在线学习者画像的构建》一文中研究指出在线学习中,学习者特征不明、学习支持服务针对性不足、学生流失率高等问题是教学利益相关者关注的重点。大数据环境下在线学习者画像的构建对识别、分析学习者特征并据此提供针对性学习支持服务具有重要意义。本研究以开放学习分析架构为基础,从目标(Object)、数据(Data)、分析(Analysis)、服务(Service)四个角度提出"ODAS"开放学习分析概念模型,并设计了一套具体可行的、可操作的基于ODAS的在线学习者画像构建流程,包括画像构建目标、数据收集、标签分析、画像服务输出四个阶段,从而为学习者画像教学应用与评估提供方法。本研究进而以上海开放大学的在线学习者为对象,从学习者基本特征、在线学习行为和学习路径叁个维度构建高风险学习者画像,开展画像标签分析。研究表明,学习者画像能反映高风险学习者的学习能力、行为表现、学习路径等特征,并具有教学情境性,能为针对性教学设计及在线学习支持服务设计提供数据支撑。(本文来源于《开放教育研究》期刊2019年04期）
赵呈领,李敏,疏凤芳,黄琰[2]（2019）在《在线学习者学习行为模式及其对学习成效的影响——基于网络学习资源视角的实证研究》一文中研究指出具有不同的目标、偏好和学习动机的学习者在访问不同类型的网络学习资源时可能会表现出不同的参与水平和行为模式,不同的参与水平和行为模式反过来会影响学习成效。从网络学习资源视角,对观看视频资源、浏览文档资源、参考作业模板以及阅读回复讨论和发布讨论主题所花费的时长这五个变量进行聚类分析,将具有相似访问网络学习资源行为的学习者聚类为叁类:"网络学习资源低频率学习者"、"网络学习资源高频率学习者"和"预设性资源密集学习者",并对叁个聚类开展Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验。分析发现,叁个聚类的学习者的参与水平存在显着差异;此外,叁个聚类学习者的作业评价得分、讨论评价得分和课程总分差异显着,表明访问网络学习资源的行为模式与学习成效相关。从完善网络学习资源多样性建设、满足学习者对网络学习资源的个性化需求和完善评价体系等方面来促进优质网络学习资源和平台的建设,并鼓励学习者在消费网络学习资源的同时,积极参与建设生成性网络学习资源。(本文来源于《现代远距离教育》期刊2019年04期）
康洪晶,王甲生[3]（2018）在《MOOC在线学习者参与度的模糊综合评判研究》一文中研究指出MOOC的出现是对传统教育模式的极大挑战,对MOOC学习者参与度的评估研究正在引起日益广泛的关注。从"行为参与"、"情感参与"和"认知参与"叁个维度构建了MOOC学习者参与度评估的层次结构模型,在此基础上提出了MOOC学习者参与度评估的模糊综合评判方法。首先,对调查问卷和MOOC平台给出的学习数据进行标准化处理;其次,引入模糊一致判断矩阵及其排序方法,确定评估体系中各层次准则与指标的权重系数;最后,依据各层指标的权重集和评判矩阵进行模糊综合评判,得到最终的评估结果。梦课平台的课程参与度评估实例表明,该方法科学有效,能够为MOOC在线学习者的参与度评估提供一定的参考和借鉴。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2018年11期）
蒋志辉,赵呈领,李红霞,黄琰,疏凤芳[4]（2018）在《在线学习者感知的教师支持行为模型构建》一文中研究指出在线学习中学习者表现自学能力差、浅层学习、辍学率高等问题频发不止,让其发展前景迷雾重重。如何拨雾见云?研究着力于在线学习中学习者感知的教师支持行为模型构建,设计了"维度构成研究——问卷设计与检验——模型构建"等叁个部分的整体研究思路,层层递进,逻辑严谨。即从质性研究的视角分析了教师支持行为的维度构成,从量化分析的视角验证了各维度间的逻辑关系,运用结构方程模型从系统论的视角构建了学习者感知的教师支持行为模型。研究发现:学习者感知教师支持行为分为情感性支持、社交性支持、知识性支持及工具性支持四个维度。通过对修正后结构模型的路径分析效应发现,知识性支持受社交性支持和工具性支持的影响;情感性支持和工具性支持受社交性支持的正向影响。社交性支持对知识性支持具有直接的影响,又存在通过工具性支持的间接影响。基于结论可得几点启示建议。(1)桥梁与纽带:情感性支持和社交性支持是开展在线学习的重要因素;(2)保障与引领:知识性支持与工具性支持是发展在线学习的前置因素。(本文来源于《中国电化教育》期刊2018年11期）
乔海英,郝风武[5]（2018）在《在线学习者满意度问卷调查及数据分析——基于河北广播电视大学的在线学习者》一文中研究指出2015年河北广播电视大学使用国家开放大学的MOODLE学习平台进行在线教学,基于平台特点对课程的学习指南服务、考核模式、学习支持服务、学习资源等方面进行了系列改革。为检验其教学效果,河北广播电视大学组织了全省各级电大开展了学习者满意度的问卷调查。数据结果表明,系列改革是有成效的,总体上提高了学习者的满意度。其中对学习指南服务的满意度最高;其余依次为课程考核和课程资源,需要一定程度上加强网络考核工作和课程资源的一体化设计;而学习支持服务的满意度最低,需要进一步完善关于学业、技术、情感多方位的学习支持服务,积极探索网络同步教学模式,有效解决学习者的工学矛盾。(本文来源于《河北广播电视大学学报》期刊2018年05期）
蒋志辉,赵呈领,李红霞,黄琰,疏凤芳[6]（2018）在《在线学习者满意度:教师支持行为与自我调节学习能力的同频共振》一文中研究指出在线学习环境的教师支持行为与学习者满意度之间存在密切关系,但现有研究并未从教师维度深究教师支持所包含的多因素对学习者满意度的影响。本研究以751名在线学习者为研究对象,采用问卷调查法探究在线环境下,学习者感知的教师支持行为对满意度的影响,并探讨学习者自我调节能力在教师支持行为对满意度影响中的调节作用。结果表明:自我调节学习能力在教师支持行为对学习者满意度影响路径中存在调节效应,具体为自我调节能力在教师情感性支持和社交性支持中的调节效应受到自我调节能力的影响,但始终正向调节知识性支持对学习者满意度的影响,在教师工具性支持对学习者满意度的影响中没有起到调节作用。(本文来源于《开放教育研究》期刊2018年04期）
赵呈领,李红霞,蒋志辉,黄琰[7]（2018）在《消除在线学习者倦怠:教师情感支持的影响研究》一文中研究指出在线学习的师生空间分离易让学习者感到教师情感支持的缺失,继而表现出一系列学习倦怠现象。该文从教师创造积极的氛围、教师的敏感性和关注学生观点叁个维度架构在线学习中教师情感支持的框架,基于Office365教育平台开展在线学习,从教学干预的设计切入,确定实验对象,实施在线教学,从而探究学习者感知的教师情感支持对学习倦怠的影响。研究表明,学习者感知的教师情感支持对学习者的学习倦怠有缓解作用,并且教师创造的积极氛围对学习者的情绪低落影响最大,教师的敏感性对学习者的行为不当影响显着,教师对学生观点的关注对学习者成就感的提高影响显着。因此,在线学习环境中,教师对于学习者的情感支持应给予足够的重视。(本文来源于《中国电化教育》期刊2018年02期）
王玉龙,李骁,雍成纲[8]（2017）在《MOOC在线学习者学习心理调查研究——以梦课平台学习者为例》一文中研究指出近年来,慕课作为互联网上出现的一种新型在线教育模式,由于其所具有的重要教育和社会意义,吸引了全球数以千万计的学习者在线学习。作为一项以学习者为中心的在线教育活动,深入研究慕课在线学习者在不同学习阶段的心理特征及其变化过程就显得非常重要。通过开展学习者心理分析研究,为慕课教育从业者改善教育资源设计和提高教学效率提供参考。本课题依托国防科技大学梦课平台,以在线问卷调查的方式,调查了梦课平台在2016年6月至2016年8月期间在线学习者群体的心理态势,从在线学习者的基本信息、外部学习环境因素和内部学习动机因素叁个方面开展心理问卷调查研究,结合梦课平台的军事领域特色,梳理了在线学习者的在线学习心理特质并对存在的问题提出了建议。(本文来源于《高等教育研究学报》期刊2017年03期）
李彤彤,武法提[9]（2017）在《在线学习者效能的结构及关键影响因素研究》一文中研究指出从生态心理学的视角看,环境的给养和学习者的效能共同决定着学习者的学习行为。在线学习者效能是"学习者感知学习环境的信息、与学习环境中的要素进行交互以完成学习任务、达成学习目标的能力",它决定着学习者对环境中给养的感知与处理,是影响其辍学的关键因素之一。同时,学习者效能分析也是设计与学习者相契合的教学给养的关键。研究学习者效能对于预测学习者的状态表现、并有针对性地进行远程教学干预有着非常重要的意义。通过德尔菲法四轮的专家意见咨询,得到了在线学习者效能的五大构成要素与九大关键影响因素分析框架。感知信息的能力、交互能力、自我规划能力、自我监控和调节能力、自我效能感这五大构成要素及其之间的相互作用关系直接决定了学习者的效能,形成了在线学习者效能的结构;网络学习观念、性格、时间投入、学习态度、学习动机、学习风格、技术素养、已有知识基础和经验背景、高阶思维能力九大关键影响因素则间接影响着学习者的效能。(本文来源于《电化教育研究》期刊2017年09期）
蒋志辉,赵呈领,李红霞,胡萍,黄琰[10]（2017）在《在线学习者满意度影响因素:直播情境与录播情境比较》一文中研究指出满意度是学习者对学习目标在学习过程中得以实现的满意程度,是一种主观评价,受多种因素影响。随着技术的发展,在线学习衍生出不同的情境。本研究基于教育传播的视角将在线学习情境分为直播情境与录播情境两种,从教师、学生、技术叁方面来构建满意度影响因素模型;采用问卷调查法收集数据,利用Smart PLS和SPSS软件对数据进行处理从而对已建构的理论模型进行验证与分析,并探讨学习者在不同情境下对各维度感知的差异性。结果表明:录播情境中在线学习平台的质量对学习者的满意度没有直接影响,学习者感知的教师专业知识间接影响他们的满意度,教师的专业知识和支持是影响他们感知成就目标和满意度的主要影响因素;直播模式中教师的专业知识和支持对满意度的影响显着,社会能力和认知动机因素也对学习者的满意度有一定的影响。(本文来源于《开放教育研究》期刊2017年04期）
在线学习者论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
具有不同的目标、偏好和学习动机的学习者在访问不同类型的网络学习资源时可能会表现出不同的参与水平和行为模式,不同的参与水平和行为模式反过来会影响学习成效。从网络学习资源视角,对观看视频资源、浏览文档资源、参考作业模板以及阅读回复讨论和发布讨论主题所花费的时长这五个变量进行聚类分析,将具有相似访问网络学习资源行为的学习者聚类为叁类:"网络学习资源低频率学习者"、"网络学习资源高频率学习者"和"预设性资源密集学习者",并对叁个聚类开展Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验。分析发现,叁个聚类的学习者的参与水平存在显着差异;此外,叁个聚类学习者的作业评价得分、讨论评价得分和课程总分差异显着,表明访问网络学习资源的行为模式与学习成效相关。从完善网络学习资源多样性建设、满足学习者对网络学习资源的个性化需求和完善评价体系等方面来促进优质网络学习资源和平台的建设,并鼓励学习者在消费网络学习资源的同时,积极参与建设生成性网络学习资源。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
在线学习者论文参考文献
[1].肖君,乔惠,李雪娇.大数据环境下在线学习者画像的构建[J].开放教育研究.2019
[2].赵呈领,李敏,疏凤芳,黄琰.在线学习者学习行为模式及其对学习成效的影响——基于网络学习资源视角的实证研究[J].现代远距离教育.2019
[3].康洪晶,王甲生.MOOC在线学习者参与度的模糊综合评判研究[J].计算机与数字工程.2018
[4].蒋志辉,赵呈领,李红霞,黄琰,疏凤芳.在线学习者感知的教师支持行为模型构建[J].中国电化教育.2018
[5].乔海英,郝风武.在线学习者满意度问卷调查及数据分析——基于河北广播电视大学的在线学习者[J].河北广播电视大学学报.2018
[6].蒋志辉,赵呈领,李红霞,黄琰,疏凤芳.在线学习者满意度:教师支持行为与自我调节学习能力的同频共振[J].开放教育研究.2018
[7].赵呈领,李红霞,蒋志辉,黄琰.消除在线学习者倦怠:教师情感支持的影响研究[J].中国电化教育.2018
[8].王玉龙,李骁,雍成纲.MOOC在线学习者学习心理调查研究——以梦课平台学习者为例[J].高等教育研究学报.2017
[9].李彤彤,武法提.在线学习者效能的结构及关键影响因素研究[J].电化教育研究.2017
[10].蒋志辉,赵呈领,李红霞,胡萍,黄琰.在线学习者满意度影响因素:直播情境与录播情境比较[J].开放教育研究.2017