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教育数据挖掘如何改善在线课程设计：实用策略

2025年5月14日 17:00 33 Comments
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学习管理系统收集大量的学习者数据，但其中大部分未使用。本文揭示了数据挖掘如何将数据转换为可行的见解，改善课程设计和学生的成功。该帖子首先在电子学习行业上发表。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
从LMS DataOnline课程中解锁隐藏的见解会产生大量数据，但是很少有教育工作者有效地利用了此数据。隐藏在每个学习管理系统（LMS）中的是揭示学生学习，参与和成功的模式。然而，大多数课程设计都依赖于假设而不是证据。本文探讨了教育数据挖掘如何发现这些隐藏的模式并将其转化为可行的见解。通过使用与已建立的学习理论相符的数据驱动方法，例如探究社区（COI）和Moore的互动框架，教育工作者可以转变他们的课程设计方法，从反应性调整到基于证据的改进。为什么数据在线学习中的数据很重要，在线学习数据中，数据不仅仅是窗口的记录，不仅仅是在范围内遇到的范围，他们的努力是他们的努力，他们的动机和激励范围都在努力，以及如何进行激励，以及如何使他们的动力与范围互动。通过分析这些数据，教学设计师可以发现影响学生成功的模式。例如，与课程内容（例如访问阅读和视频）的互动是我的研究中最有力的学生表现的预测指标。理论基础：询问社区和摩尔的互动框架，这种方法以两种基础理论为基础：探究社区（COI）框架，由Garrison等人开发。 （2000）和摩尔（1989）的交互框架。 COI框架突出了三种对有意义学习至关重要的核心互动类型：在学习者之间建立社区意识的社会存在互动。实现存在指导，促进和支持学习的行动。认知的存在：学习者参与课程内容，导致批判性思维，导致批判性的交互框架对互动的互动框架进一步强调了距离教育的三种类型的材料：学习互动 - 学习互动的互动互动互动。互动反馈，指导和教育工作者的支持
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