计算机与现代化 ›› 2017, Vol. 0 ›› Issue (4): 89-93,108.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.04.018

• 数据库与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

基于MOOC的大数据分析技术

  

  1. 北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
  • 收稿日期:2016-09-01 出版日期:2017-04-20 发布日期:2017-05-08
  • 作者简介:孙笑音(1993-),女,河南商丘人,北京交通大学计算机与信息技术学院硕士研究生,研究方向:计算机科学与技术; 周围(1973-),女,高级工程师,硕士生导师,博士,研究方向:计算机科学与技术。

Big Data Analytics Technology Based on MOOC

  1. School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China
  • Received:2016-09-01 Online:2017-04-20 Published:2017-05-08

摘要:

MOOC近几年发展迅猛,在使用过程中,大规模的学习者和海量的教学资源积累了庞大的学习行为数据。因此,基于MOOC的大数据分析成为了一个新兴的研究热点,其分析框架中涉及的四大核心是:大数据从哪里获取(Where)、MOOC大数据的类型(What)、如何进行大数据分析(How)和大数据分析应用(Do)。本文通过对MOOC现状的分析、特征及分类的梳理,提出一种Where-What-How-Do大数据分析框架,并对上述的四大核心进行阐述和回答。最后,结合Canvas Network数据集进行聚类分析和多元回归分析,得出关于MOOC数据的一些启示和应用。

关键词: MOOC, 大数据分析, Where-What-How-Do, 聚类分析

Abstract: In recent years, MOOC developed well and accumulated massive behavior data in the process of using vast teaching resources. Therefore, big data analytics technology based on MOOC is a new research trend and its frame can be involved in four stages: where to get big data (Where), what are data types of MOOC (What), how to deal with big data (How) and do with applications (Do). The paper arranges research status and describes characteristics and classifications of MOOC, then puts forward a framework of Where-What-How-Do for big data analytics. At last, it designs and displays an experiment with multiple regression analysis and cluster analysis on Canvas Network dataset, and makes conclusions on MOOC data of some insight and applications.

Key words: MOOC, big data analytics, Where-What-How-Do, cluster analysis

中图分类号: