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2024年2月28日发(作者：attractions)
江苏商论窑热点探讨窑2018援2基于Tableau实现在线教育大数据的可视化分析陈佳艳渊南京邮电大学教育科学与技术学院袁江苏南京210046冤摘要院学习者在慕课平台上的所有学习行为都会以形式多样的数据形式记录下来袁这些大量的学习行为数据袁为教育研究者进行学习者分析提供了条件遥对教育大数据的挖掘可以达到深入了解学习者学习状态和差异的目的袁学习分析可视化便于更直观地展现分析结果遥Tableau可视化分Tableau软件对CanvasNetwork开放学习者数据集进行探索和分析袁力图多维度展现慕课学习者特征和学习状况袁为在线学习者分析研究提供借鉴参考遥关键词院学习分析曰Tableau曰可视化分析中图分类号院D631.15文献标识码院A借鉴参考遥二尧可视化分析work开放的2014要2015年学生行为记录数据集袁整类学科238门课程325199条用户-课程行为数据遥慕课最大的特点在于学习者数量的庞大性和类渊一冤学习者地域分布及学历分析本文研究数据来自在线教育网站CanvasNet鄄析软件无须用户编写代码袁操作简易尧分析灵活袁适合非计算机专业的教育研究人员使用遥文章利用新媒体联盟渊NewMediaConsortium冤认为学习分析利用数据收集工具和分析技术袁研究分析在线达到对课程尧教学和评价进行实时修正的效果淤遥学习分析技术最终要实现数据分析结果的可视化于遥可视化数据与图像袁能够直观地呈现数据分析结果袁更好地实现学习分析的目的遥学习分析的可视化是学习分析能够被广泛应用的关键性一环袁是学习分析这一应用的基本特征和属性盂遥一尧TableauDesktopPublic简介学习者学习参与尧学习表现等相关数据的过程袁进而个数据集使用逗号分隔符渊.csv冤文件保存袁包括10别多样性袁它没有参与人数尧时间和地点的限制虞遥本文根据数据集中国家代码字段袁共统计得224个国家地区遥Tableau内置的地图服务器可以为每个位置数据关联经纬度值遥将字段拖放到视图上就可以快速创建学习者分布地图遥如图1所示袁人数值越多气泡符号越大遥从图中可以看出CanvasNetwork的学习者覆盖了世界六大洲袁其中人数较多的地域分布于南美尧北美和欧洲袁美国参与者人数最多袁其次是英国尧加拿大遥亚洲国家中印度学习者最多袁其次是中国遥中完全免费的一款数据可视化工具袁可以用来实现交互的尧可视化的分析和仪表盘分析应用袁在商业智能渊BusinessIntelligence冤领域应用广泛遥Tableau支持的数据源广泛袁常见有Excel表格尧文本尧Tableau采用点击拖拽的方法产生图表袁不需要开发JSON尧统计文件等袁也可以连接数据库服务器遥Tableaupublic是Tableau公司开发的桌面系统和编程基础袁并且有用户界面友好尧响应速度快等易使用遥此外袁Tableau能够跟随思维轨迹袁快速进行率比现有的数据分析工具高出数倍榆遥本文利用视图切换袁而不是使用向导或是编写程序袁工作效优点袁对于没有计算机背景的教育研究人员完全容Tableaupublic对CanvasNetwork开放数据集进行探索和分析袁力图多维度展现慕课学习者特征和学习状况袁为了解慕课学习者状态研究学习特征提供图1学习者地域分布收稿日期院2017-12-22作者简介院陈佳艳袁南京邮电大学教育科学与技术学院袁研究生在读袁研究方向院学习分析遥123
江苏商论窑热点探讨窑2018援2在线课程学习平台的学习者大多数具有较高的学历层次袁通过统计数据得知该平台学习者中硕士人群最多占比36.5%曰其次完成4年大学学位占比22.3%曰博士人群最少袁占比7.5%遥利用Tableau仪表板功能袁可将多张工作表放置同一个仪表板形成交互化图表遥例如将地域分布图和各国学历统计图组成一个仪表板袁点击地图中任意一个国家袁就可清楚地看到该国参与者的学历层次情况遥中国学习者学历层次如图2所示袁硕士人群和两年专科人群占比最多袁四年本科其次袁博士人群最少遥与总体分布情况不同的是四年本科人群占比较少遥学习慕课课程需要有一定的基础知识尧自学能力和自控能力以适应课程难度和师生分离的学习状态遥非英语母语国家的学习者也可能受语言的影响而参与度不高遥析遥聚类结果如图3所示遥聚类的k值可系统自动判断也可进行自定义袁去除无效数据后系统生成3类群集遥其中第一类学习者共510人袁第二类270人袁第三类61人遥总体来看这三类学习者除了讨论发帖量差异不大袁其他三项学习行为均差异较大遥第一类学习者平均模块完成比例4.9%袁平均模块浏览量26.029袁交互总数244.19袁这三项学习行为都属最少遥本文将这类学习者定义为半途而废者类型袁这类学习者的学习行为通常集中在课程前期袁随着课程推进坚持下来的较少袁他们通常浏览部分课程列表或是模块内容袁但很少完成作业遥第二类学习者平均模块完成比例10%袁模块浏览量96.96袁交互总数269.9袁这三项学习行为均占第二位袁平均发帖2.4在三类集群中最多遥本文将这类学习者定义为观察学习者类型袁他们一般愿意浏览模块内容但不愿意完成课程作业遥第三类学习者模块完成比例45.75%尧模块浏览量接近全部尧学习交互数最高遥该类学习者属于坚持学习者类型袁在课程期间参与度高袁学习目标明确袁能够进行持之以恒的学习袁但讨论区讨论不够活跃遥图3为学习者行为聚类可视化结果袁三类群集由不同的颜色标注袁化数据于图像袁大幅提高了人眼采集信息的速度遥学习者行为多种多样袁但学生成绩仍是评价学习效果的重要指标之一袁本文将分类4所示袁与上文分析结果一致袁第一类半途而得到的三类学习者进行均分比较袁结果如图渊三冤不同类型学习者分析图2中国学习者学历层次废者类型均分最低为0.1655分袁第二类观察者类型均分居中袁第三类坚持学习者类型均分最高为0.7254分遥这一现象充分说明了慕课完成率低退出率高的弊端遥三尧结束语在线学习平台上记录的大量学习者数据袁可以充分利用并发挥数据的价值袁使数据转变为有用的信息袁并服务于教学决策和学习优化遥从分析实例可以看出袁慕课学习者分布广泛尧学历背景和学习行为存在显著差异遥对学习者划分特征群组袁便于表1151027061学习者行为聚类26.029244.19593.98269.92.05882.03282.437慕课学习者学习行为尧学习风格多种多样袁将学习者分类便于观察每类的特点袁深入分析不同类学习者的学习状态遥本文采用数据挖掘中最常用的分析方法要要要聚类分析来对成千上万的学习者进行分类遥支持聚类分析的数据统计软件很多袁SPSS功能设计比较齐全袁但是用户图形界面复杂袁编程困难曰SAS有大量的统计分析模块袁但人机对话界面不太友好袁价格较高愚遥Tableau的集群统计功能使用行聚类分析遥(二)学习者行为聚类分析k-means均值统计方法袁仅需简单拖放字段即可执本文选取模块完成比例渊completed-%冤尧模块浏览量渊ncontent冤尧学习交互数渊nevents冤尧讨论区发帖数渊nforum-posts冤构成聚类中心袁对数据集进行分124群集项数Completed%ncontentnevnentNforum-posts230.0491240.104380.4575196.30499.262
江苏商论窑热点探讨窑2018援2总结每类的特点袁深入分析不同类学习者的学习状态遥使用Tableau强大的可视化分析功能可以直观呈现分析结果让数据结论明确易懂遥无须用户编写代码的特点袁适合非计算机专业的教育研究人员遥未来将对数据做更深入地分析袁以期发现更多有价值的学习者行为特征袁为在线学习者分析研究提供更多借鉴参考遥注释院要美国叶通过教育淤徐鹏,王以宁,刘艳华,等.分析学习变革要要数据挖掘和学习分析促进教与学曳报告解读及启示[J].远程教图3学习者行为聚类可视化结果育杂志,2013,(6):11-17.[D].东北石油大学,2016.于徐漫.基于开源MOOC平台的学习者学习行为分析与研究盂许文,付达杰,袁芳.大数据背景下学习分析可视化呈现技术研究[J].电脑知识与技术,2017,(20):22-24.榆udatavisualizationcookbook[M].PacktpublishingLtd,2013.虞王敏.基于行为日志数据的MOOC学习者学习行为分析研究[D].华东师范大学,2016.报,2016,26(06):31-34.愚程香.基于R的在线学习者特征聚类分析[J].长春大学学图4各群集均分柱状图oflearningbehaviordataingofeducationalbigdatacanachievethepurposeofin-depthunderstandingoflearners'learningstatusanddifferences,andlearninganalysisvisualizationcanoperate,flexibleanalysis,icleexploresandanalyzesCanvasNet鄄multidinganalysis;Tableau;visualanalysisAlllearningbehaviorsouvisualanalysissoftwaredoesnotrequiretheusertowritecode,easytowork'sOpenLearner'sdatasetwithTableausoftwareinanefforttorevealthecharacteristicsandlearningstatusofthelearnersin125
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