利用社会网络分析支持MOOC教学
社会与信息网络
2014-01-22 v1
摘要
凭借广泛且无处不在的教育数据宝库，大规模开放在线课程（MOOCs）已成为学习分析研究的重要焦点。在本文中，我们调查了这些数字化学习资源库为何受到极高流失率困扰的潜在原因。我们使用社会网络视角分析了Coursera上提供的一门在线课程，旨在识别积极参与课程讨论的学生以及有潜在退学风险的学生。此外，我们还进行了广泛的论坛分析，以纵向可视化学生的发帖模式。我们的结果提供了有助于教育设计者在设计MOOCs时为决策建立教学基础的见解。我们推断出网络学习社区中不同学生群体参与模式的显著特征，并有效地发现了重要的讨论主题。尽管涉及的学生数量庞大，这些方法仍允许教师利用论坛行为来识别提供支持的机会。
引用
@article{arxiv.1401.5175,
title = {Supporting MOOC Instruction with Social Network Analysis},
author = {Tanmay Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5175},
year = {2014}
}
备注
10 pages, 4 figures, 3 tables