1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和普及，在线学习作为一种新型的学习方式，越来越受到广大学习者的青睐。
在线学习平台积累了海量的学习行为数据，这些数据蕴含着丰富的学习规律和个性化需求信息。
如何利用数据挖掘技术深入分析在线学习行为，揭示学习者行为模式、影响因素及潜在需求，进而优化在线学习平台和资源配置，提高学习效率和质量，已成为当前教育领域和数据挖掘领域共同关注的热点问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
在线学习行为分析是近年来教育技术和数据挖掘领域交叉研究的热点，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，取得了一定的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在在线学习行为分析领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，主要集中在学习行为数据采集与分析、学习行为模式识别、学习行为影响因素分析以及个性化学习推荐等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以数据挖掘技术为基础，以在线学习行为数据为研究对象，围绕在线学习行为模式、影响因素以及个性化学习推荐等方面展开深入研究。
具体研究内容如下：
1.在线学习行为数据的收集与预处理：从在线学习平台获取学习者的行为数据，包括学习者的基本信息、学习记录、交互行为等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，以数据挖掘技术为核心工具，按照以下步骤展开研究：
1.确定研究问题和研究对象：明确研究目标，确定研究范围，选择合适的在线学习平台和学习者群体作为研究对象。
2.收集和预处理数据：从选定的在线学习平台获取学习者的行为数据，并对原始数据进行清洗、转换、整合等预处理操作，构建结构化的学习行为数据集。
3.数据挖掘与分析：利用聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等数据挖掘技术，对学习行为数据进行深入分析，探索学习行为模式、影响因素以及个性化需求。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究方法的创新：将多种数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等，综合应用于在线学习行为分析，构建更加科学、全面的分析框架。
2.研究内容的拓展：在已有研究的基础上，更加关注在线学习行为的影响因素分析，以及基于学习行为分析的个性化学习推荐研究，以期为在线学习平台的优化和学习效率的提升提供更有针对性的建议。
3.研究数据的丰富性：本研究将尽可能获取多个在线学习平台的学习行为数据，进行跨平台的比较分析，以期获得更具普适性的研究结论。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王伟, 周颖. 基于SPOC平台学习行为分析与个性化学习资源推荐[J]. 中国电化教育, 2019(5): 121-128.
[2] 彭红超, 张剑平. 基于混合式教学模式的学习行为分析研究[J]. 中国电化教育, 2019(9): 94-101.
[3] 王树义, 贾静, 孙静. 基于大数据的学习者在线学习行为分析研究综述[J]. 电化教育研究, 2018, 39(12): 100-107.
