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基于学习者评论数据挖掘的MOOC课程质量影响因素研究

刘清堂 尹兴翰 吴林静 曹天生 陈亮

远程教育杂志2023,Vol.41Issue(1):80-90,11.
远程教育杂志2023,Vol.41Issue(1):80-90,11.

基于学习者评论数据挖掘的MOOC课程质量影响因素研究

Research on the Influencing Factors of MOOC Course Quality Based on Learner Review Data Mining

刘清堂 1尹兴翰 1吴林静 1曹天生 1陈亮1

作者信息

  • 1. 华中师范大学 人工智能教育学部,湖北武汉 430079
  • 折叠

摘要

关键词

MOOC/课程质量影响因素/KANO模型/在线评论分析/质量提升

分类

社会科学

引用本文复制引用

刘清堂,尹兴翰,吴林静,曹天生,陈亮..基于学习者评论数据挖掘的MOOC课程质量影响因素研究[J].远程教育杂志,2023,41(1):80-90,11.

基金项目

本文系国家自然科学基金项目"数据驱动的在线学习协作会话过程监测与干预机制研究"(项目编号:72174070)、华中师范大学信息化与基础教育均衡发展省部共建协同创新中心重点项目"中小学教师信息化教学胜任力指标构建及智能测评"(项目编号:xtzd2021-008)、中央高校基本科研业务费资助(项目编号:CCNU22JC011)的研究成果. (项目编号:72174070)

远程教育杂志

OA北大核心CSSCICSTPCD

1672-0008

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