《基于大數據的在線學習精準預警與干預研究》是國家社會科學基金教育學課題一般項目、全國教育科學“十三五”規劃課題“基于大數據的在線學習精準預警與干預機制研究”的研究成果。《基于大數據的在線學習精準預警與干預研究》分為上、中、下三個篇章。上篇介紹在線學習精準預警與干預的研究現狀，基于現實問題梳理相關理論基礎和關鍵技術。中篇從學業水平、課程學習、論壇交互、學習情緒、個性特征五個維度分析在線學習精準預警影響因素和指標體系，構建在線學習精準預警與干預模型，并探討在線學習干預機制建立。下篇介紹在線學習精準預警系統架構與應用案例，研究成果突破了基礎理論模型建構及其實現的關鍵核心技術。
目錄
序
前言
上篇 在線學習精準預警與干預理論研究及技術分析
第1章 基于大數據的在線學習精準預警與干預研究設計與方法 3
1.1 在線學習精準預警與干預的研究意義 3
1.2 基于大數據的在線學習精準預警與干預的主要目標和價值取向 6
1.3 基于大數據的在線學習精準預警與干預研究內容 7
1.4 基于大數據的在線學習精準預警與干預研究方法 10
1.5 基于大數據的在線學習精準預警與干預研究路線 13
參考文獻 15
第2章 基于大數據的在線學習精準預警與干預相關研究 16
2.1 在線學習精準預警與干預研究現狀 16
2.2 在線學習精準預警與干預系統應用現狀 18
2.2.1 在線學習輟學預警 18
2.2.2 課程成績預警 19
2.2.3 學習過程預警 21
2.2.4 人際交互預警 22
2.3 在線學習精準預警與干預研究問題的提出 24
2.3.1 數據指標的不全面性 24
2.3.2 理論預警算法的單一性 25
2.3.3 干預實證的有限性 25
參考文獻 25
第3章 基于大數據的在線學習精準預警與干預理論基礎及其關鍵技術分析 29
3.1 在線學習精準預警與干預研究相關概念的界定 29
3.1.1 學習分析 29
3.1.2 數據挖掘 30
3.1.3 學習預警與學習干預 31
3.2 在線學習精準預警與干預理論基礎的多視角解讀 32
3.2.1 輟學理論 33
3.2.2 建構主義學習理論 35
3.2.3 活動理論 36
3.2.4 人本主義學習理論 38
3.3 在線學習精準預警與干預關鍵技術評估 39
3.3.1 認知結構診斷 39
3.3.2 分類方法 45
3.3.3 聚類方法 51
3.3.4 關聯規則分析方法 53
參考文獻 57
中篇 在線學習精準預警與干預指標體系及模型構建
第4章 基于大數據的在線學習精準預警影響因素分析 63
4.1 國內外典型學習預警系統比較 63
4.1.1 課程信號系統 64
4.1.2 學習者成功系統 64
4.1.3 海星預警系統 65
4.1.4 基于大數據的在線學習精準預警系統 66
4.1.5 基于大數據的在線學習績效預警系統 67
4.1.6 學習測評大數據支撐下面向知識點的學習預警系統 67
4.2 在線學習精準預警影響因素構成 67
4.2.1 國外在線學習精準預警影響因素概述 68
4.2.2 國內在線學習精準預警影響因素概述 70
4.2.3 在線學習精準預警影響因素分析 71
4.3 在線學習精準預警影響因素的確定 73
4.4 在線學習精準預警影響因素重要性分析 74
參考文獻 77
第5章 基于大數據的在線學習精準預警指標體系設計 80
5.1 指標體系的構建 80
5.2 指標的選取與修正 82
5.2.1 **輪專家意見統計結果分析 82
5.2.2 第二輪專家意見統計結果分析 83
5.2.3 指標體系的指標量化及賦權 85
參考文獻 87
第6章 基于大數據的在線學習精準預警系統模型構建 88
6.1 在線學習精準預警框架設計 88
6.1.1 數據與環境（what?） 89
6.1.2 關益者（who?） 89
6.1.3 方法（how?） 90
6.1.4 目標（why?） 90
6.2 在線學習精準預警系統模型構建 91
6.2.1 預警數據采集 92
6.2.2 預警數據分析 93
6.2.3 預警結果呈現與反饋 94
6.3 學習者能力特征分析 95
6.3.1 知識水平子模型 97
6.3.2 認知特征子模型 102
6.3.3 情感特征子模型 109
6.3.4 元認知能力子模型 119
6.4 關鍵問題 122
6.4.1 改善個性化的學習者檔案 123
6.4.2 提供個性化的學習反饋與建議 123
6.4.3 保障在線學習精準預警數據的安全與隱私 124
6.4.4 重視學習者學習的社會性 126
6.4.5 實現學習者模型可視化 127
參考文獻 130
第7章 基于大數據的在線學習精準干預機制建立 136
7.1 在線學習精準干預模型構建 136
7.2 在線學習精準干預策略 137
7.2.1 教師主導性干預策略 137
7.2.2 學習分析儀表盤干預策略 140
7.2.3 個性化推薦干預策略 144
7.2.4 知識圖譜干預策略 154
7.3 在線學習精準干預機制建立 157
7.3.1 干預機制的具體規定 157
7.3.2 干預機制的特點 158
7.3.3 干預機制的建立路徑 159
參考文獻 161
下篇 在線學習精準預警與干預系統的實現及實證研究
第8章 基于大數據的在線學習精準預警系統原型的架構與實現 165
8.1 在線學習精準預警系統功能需求調查 165
8.1.1 調查設計與實施 165
8.1.2 問卷信度檢驗 167
8.1.3 數據統計與分析 168
8.1.4 調查結論 174
8.2 在線學習精準預警系統的設計目標 175
8.3 在線學習精準預警系統的總體架構 176
8.3.1 基礎數據層 176
8.3.2 數據分析層 178
8.3.3 應用服務層 178
8.4 在線學習精準預警系統的功能模塊設計 179
8.4.1 學習者功能模塊 179
8.4.2 教師功能模塊 182
8.4.3 管理者功能模塊 183
8.5 在線學習精準預警系統平臺的實現 185
8.5.1 學習者功能原型 185
8.5.2 教師功能原型 191
8.5.3 管理者功能原型 196
參考文獻 198
第9章 基于大數據的在線學習精準預警系統實證分析 199
9.1 在線學習干預模型可行性與有效性驗證 199
9.1.1 實驗效果分析 199
9.1.2 二元logistic回歸分析 200
9.1.3 問卷調查反饋 201
9.1.4 結論 202
9.2 大學生在線學習拖延干預效果實證分析 203
9.2.1 基于學習分析技術的大學生在線學習拖延現象分析 204
9.2.2 大學生在線學習拖延原因診斷 206
9.2.3 基于學習分析技術的大學生在線學習拖延干預模式 207
9.2.4 大學生在線學習拖延干預模式分析 208
9.2.5 結論 210
9.3 社會臨場感影響因素及學習預警分析 211
9.3.1 相關概念與理論基礎 212
9.3.2 研究設計 216
9.3.3 范疇提煉與模型構建 216
9.3.4 基于社會臨場感的學習預警分析 220
9.3.5 研究啟示 222
9.3.6 結論 224
9.4 內隱行為模式預測學習成績：基于同伴評價的情感、認知和元認知分析 224
9.4.1 相關概念與理論基礎 225
9.4.2 建模與實驗設計 227
9.4.3 數據分析與結果討論 231
9.4.4 研究啟示 239
9.4.5 結論 241
9.5 基于過程挖掘的自主學習行為路徑差異及干預分析 241
9.5.1 理論基礎 242
9.5.2 研究設計 243
9.5.3 數據分析與結果討論 245
9.5.4 研究啟示 251
9.5.5 結論 252
參考文獻 253
第10章 基于大數據的在線學習精準預警與干預發展戰略 256
10.1 深化基于大數據的精準學習預警與干預理論研究 256
10.2 探索面向在線學習精準預警的文本挖掘應用研究 257
10.3 推進大數據支持的學習情緒的識別與預測研究 257
10.4 開展基于學習者畫像的在線精準干預實證研究 258
10.5 重視在線學習精準預警與干預關鍵技術應用研究 258
10.6 加強在線學習數據安全與數據治理研究 258
10.7 促進在線學習精準預警與干預數據共享整合研究 259
10.8 完善在線學習精準預警與干預模型評估研究 259
參考文獻 260
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