基于雙路聚類的在線學(xué)習(xí)行為分析研究

摘要： 為有效地利用日志文件,更有深度地刻畫(huà)學(xué)習(xí)者畫(huà)像,提出了雙路聚類建模方法(Two-way Clustering, TWC),分析挖掘了萬(wàn)余人次學(xué)習(xí)者在某大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院的大量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),力圖更深刻地展現(xiàn)遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)者的風(fēng)貌.考慮到教育數(shù)據(jù)具有隱含性這一特點(diǎn),該方法以細(xì)粒度數(shù)據(jù)為核心,通過(guò)雙角度的聚類計(jì)算得到了各學(xué)習(xí)者在不同模型中的類別,最后基于融合后的模型對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行刻畫(huà). 4...