基于学习分析的自我调节学习路径挖掘与反馈研究

自我调节学习是数字化时代必要的知识获取方式。为给自我调节学习者提供个性化支持服务,提升其学习效果与学习能力,该研究收集并整理Moodle平台中的学习过程数据,运用SSAS顺序分析和聚类分析算法、SPSS分层聚类分析等学习分析方法,挖掘不同学习风格、学习成绩、学习偏好学习者的学习路径,分析不同类型学习者的路径特征,并在此基础上为学习者提供知识地图、学习路径、学习结果等反馈。最后,结合实验研究、问卷调查与访谈法,从学习成绩、元认知水平、学习过程三方面考查学习路径挖掘与相应反馈效果。结果表明,基于学习分析的自我调节学习路径挖掘与反馈能够优化学习效果与学习过程,促进学习能力发展。