[发明专利]一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法

说明书

本发明公开了提供一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，所述学习平台评估方法具体包括：学习平台数据采集；课程质量评价模型构建；课程质量评估分析；学习行为评价模型构建；学生行为评估分析。通过调用在线学习平台数据库，或通过爬虫爬取课程数据完成对在线课程的数据采集，对数据进行预处理后，使用构建的基于层次分析的综合模糊评价模型对数据进行分析，得到定量的评估结果，对分析后的数据进行可视化处理，并且显示给不同的用户（学生/老师），同时我们也提供了在线学习的交流平台，以方便用户对系统或者所学课程进行反馈和改良。

技术领域

本发明涉及教育评估领域，尤其涉及一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法。

背景技术

我国的教育经历了传统面授教学、函授教学、电视广播教学和新兴的大规模网络教学等不同教学方式，步入21世纪以来大规模网络教学更是成为了当今必不可少的一种学习方式。它既可以作为对在读大学生的课外知识延伸的一种补充，也可以作为对在职工作人员空余时间提升自己的一种途径。在互联网教育时代，MOOC(Massive Open OnlineCourse)——大规模在线开放课程应运而生。

MOOC是互联网+教育的产物，它具有互联网的开放特性，只需要一个邮箱就可以注册学习自己感兴趣的课程，但也正是因为它具有高度的开放性，在缺少了传统大学的录取条件限制下，选择参与同一门课程的学生们的基础知识水平往往参差不齐。而再加上网络教学的师生难以进行高度有效互动、学习资源上传的局限性等特点。造成了在线学习效果不好、课程完成度低等问题。

现如今很多大学、机构也都推出了他们自己的独具特色的MOOC课程，甚至在同一个学习平台上还有很多同种类型的课程。疫情促使了互联网教育经济蓬勃发展，根据不完全统计，全国从事网络教育相关企业新增约4238家，解决了远程学习的需求。这也成为了一个行业转型赋能的契机，基础教育、兴趣教育等传统的线下教育模式都在向线上转型，在线教育的商业模式符合共享经济逻辑，以腾讯课堂、学习通为代表的在线教育APP通过在线教育模式完成了迅猛的用户增长。而在纷乱复杂的网络环境下如何客观的评判一门在线课程是否值得学习，如何针对学生的学习行为进行因材施教就成为了我们需要解决的问题。目前关于在线课程的评价和分析研究还不够成熟，因此，如何从通过数据客观角度对在线课程进行分析具有很大的研究价值和研究空间。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，以满足对在线课程学习平台进行专业评价与分析的方法的需求。

本发明提供一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，所述学习平台评估方法具体包括如下步骤：

学习平台数据采集：对学习平台上的在线课程数据集和学生行为数据集进行采集；

课程质量评价模型构建：根据国家发布的在线课程评估一级指标，对课程信息的评价因子进行二级指标分类，基于层次分析法，对各二级指标与课程质量进行相关性分析，确定每个指标的权重分布；

课程质量评估分析：根据课程质量评价模型进行课程质量评估相关指标的综合评判；

学习行为评价模型构建：根据国家发布的学习行为评估一级指标，对学生学习行为指标进行二级指标分类，基于模糊综合评价法，对各二级指标与学习行为进行相关性分析，确定每个指标的权重分布；

学生行为评估分析：根据学习行为评价模型进行学生行为评估相关指标的综合评判。

优选的，一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，所述的学习平台评估方法还包括在学习平台数据采集步骤后的数据预处理步骤，所述数据预处理步骤包括对获取的EXCEL表格数据进行格式转换、数据补齐和无用信息删除。

优选的，一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，所述在线课程评估一级指标包括课程设计、课程参与度和课程信息建设维护；所述课程信息的评价因子包括：