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      基于新能源汽車專業(yè)教學資源庫的用戶行為研究

      2018-07-25 10:24:58侯志華劉騫
      關鍵詞:用戶行為在線學習數據分析

      侯志華 劉騫

      【摘 要】 本文以新能源汽車專業(yè)教學資源庫運營3年來的數百萬條用戶行為數據為基礎,從用戶黏度、用戶活躍度、運營效果等幾個方面進行了大量的數據分析,為新能源汽車資源庫平臺功能的改進、教學資源質量的提升、用戶學習行為的監(jiān)督提出了切實可行的建議。

      【關鍵詞】 在線學習;資源庫;用戶行為;數據分析

      【中圖分類號】 G420 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 2095-3089(2018)07-00-02

      新能源汽車教學資源庫是湖南汽車工程職業(yè)學院聯合四川工程職業(yè)技術學院等十余所高職院校以及領航未來公司開發(fā)的新能源汽車在線學習平臺。

      本教學資源庫自2015年運營以來,累計上線40門課程,8614條學習資源,其中非圖文資源占比60.7%。截至2018年3月20日,平臺共有用戶15001人,其中教師用戶數381人,學生用戶數10700人,企業(yè)用戶數501人,社會用戶數3419人,用戶區(qū)域覆蓋東北、華北、中南、西南、東南地區(qū)。

      新能源汽車教學資源庫3年來的運營為我們提供了數以百萬計真實有效的用戶行為數據,數據覆蓋范圍之廣,時間跨度之長,足以使我們從中挖掘出典型的用戶行為習慣,進而為新能源汽車教學資源庫進行改進、優(yōu)化提供了大量的素材。對于在線學習平臺來說,用戶行為數據分析的關鍵在于黏度、活躍度、學習效果等方面。下面將從用戶黏度、用戶活躍度、運營效果三個方面進行數據分析。

      一、用戶黏度分析

      用戶黏度是指用戶在一段時間內持續(xù)訪問和使用學習平臺的情況,強調的是持續(xù)的學習狀態(tài)。用戶黏度分析的內容包括:用戶訪問頻率和平均訪問時長。

      1、用戶訪問頻率

      根據新能源汽車資源庫最近六個月(除去寒暑假及法定節(jié)假日)用戶歷史登陸數據統(tǒng)計,登陸頻率為2-3天/次的用戶占比最高,其比例為32%,某些課程的教學間隔也是2-3天。高于或者低于此登陸頻率的比例均呈現遞減趨勢。總體來看,大約70%的注冊用戶每周至少登陸新能源汽車資源庫一次,不活躍的用戶(超出一個月未登錄的用戶)比例僅占7.5%。

      2、用戶平均訪問時長

      由于不同類型用戶登錄新能源汽車資源庫的目的及行為不同,因此,分別對教師、學生以及其他用戶的行為數據分別進行時長統(tǒng)計,統(tǒng)計結果如下圖所示。

      由上圖可見,教師用戶與學生用戶相比,每次訪問時長大于1小時的比例明顯較高,這是因為教師主要將資源庫用于查看學生的學習數據,解答學生的疑問和優(yōu)化課程的資源。由于社會和企業(yè)用戶沒有考核的要求,學習目的性更加明確,因此單次訪問時長最短??傮w來看,教師用戶、學生用戶及其他用戶訪問新能源汽車資源庫的時間超過1小時的比例均大于40%,教師、學生慢慢習慣于基于資源庫的混合式學習。

      二、用戶活躍度分析

      用戶活躍度是指用戶每次訪問的過程的參與度,本文采用了單個資源平均停留時長指標作為判斷用戶活躍度的依據。平臺活躍度主要考察資源的瀏覽量及各個功能模塊的參與程度,本文分別對資源活躍程度以及平臺功能模塊活躍度進行了統(tǒng)計。

      1、單個資源平均停留時長

      新能源汽車教學資源庫中資源的類型主要分為視頻、動畫和圖文資源,視頻的長度為5-10分鐘,動畫的展示時間為1-2分鐘,圖文的頁數為3-5頁。從統(tǒng)計數據來看,超過80%的資源瀏覽時長大于資源正常展示的時長,超過30%的瀏覽時長在資源正常展示時長的2倍以上。瀏覽時長較長的資源可能是精品資源,也可能是學習難度較大的資源,需要進一步鑒別。瀏覽時長少于正常展示時長的資源可能是因為資源的制作質量不佳,需要完善。

      2、資源活躍程度

      從資源的瀏覽次數來分析,超過40%的資源的瀏覽次數多于100次,也就是超過3400條資源得到了較多的展現。但是,同樣需要注意的是有超過30%的資源只有不到10次的瀏覽量。這說明資源庫平臺中還有大量的資源沒有被課程調用,相關課程的課程設計需要優(yōu)化,沒有關注學習者的需求和特點。需要搭建更多的課程充分展現所有的資源,或者通過完善資源庫平臺的功能,使資源得到輪流展示。

      三、運營效果分析

      運營效果分析從兩個方面進行:用戶對于課程的評價和考核測驗成績分析。資源庫共有40門課程,由于篇幅所限,本文從中隨機選擇8門課程的數據分析結果進行展示。

      1、用戶對課程的評價

      從用戶對于課程的評價來看,各門課程得分為5分(非常滿意)的比例均在90%以上。說明用戶對于本資源庫的功能設置和資源質量總體滿意,這也將會使更多的學生加入到在線課程學習中來。

      2、考核測驗成績分析

      從整體考核結果來看,大部分學生學習比較認真,能夠按照要求完成學習任務,超過90%的學生都可以順利通過考核,獲得結課證書。

      但是,一個理想的考核結果應該符合正態(tài)分布。從實際考核結果的成績分布來看,部分課程的考核成績整體偏高或者偏低,說明這些課程的考核難度設置不合理,內容、題型方面有待提高。

      四、結論

      通過對新能源汽車教學資源庫用戶行為數據的黏度、活躍度、效果分析得出以下結論和建議:

      1、平臺功能的改進

      (1)限定每條資源的最短瀏覽時間。

      (2)優(yōu)化資源瀏覽數量的計算方法。

      (3)在資源中穿插互動性題目,確保有效瀏覽。

      (4)對資源進行輪播展示,使每條資源均有展示機會。

      (5)去除活躍度極低,實際作用有限的模塊。

      2、資源質量的提升

      (1)檢查并改進跳出率較高的資源。

      (2)檢查并降低瀏覽時間過長的資源的難度。

      (3)設置考核題目難度為合理范圍,使成績符合正態(tài)分布。

      3、用戶學習的監(jiān)督

      (1)限制用戶每天可以獲得的最高分數和在線時長。

      (2)將課程一次性考核更改為月度考核,使在線學習行為常態(tài)化。

      參考文獻:

      1.胡志波;鄢來均;曾艷;網絡環(huán)境下大學生主動學習參與度的研究[J];中國科教創(chuàng)新導刊;2012年34期

      2.張麗霞;郭秀敏;影響虛擬課堂學習參與度的因素與提高策略[J];現代教育技術;2012年06期

      3.朱志勇;基于學習分析技術的教師網絡學習行為的分析研究[D];沈陽師范大學;2016年

      4.楊金來;網絡學習行為的實時監(jiān)控研究與實踐[D];浙江工業(yè)大學;2008年

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