随着近2年慕课(massive open online course,MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面...随着近2年慕课(massive open online course,MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌.同时,首次针对中文慕课中学习行为的特点,将学习者分类,以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系.在此基础上,通过选择学习者的若干典型行为特征,对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次.数据表明:基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书,并能找出潜在的认真学习者,这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据.展开更多
使用自组织映射(SOM)和经验正交函数(EOF)两种方法,对比分析中国东部地区夏季日平均和季节平均的降水分型。结果表明,SOM比EOF能够更真实地描述降水分布。SOM得到的夏季降水分型的空间结构能够很好地用850 Pa的风扰动和700 h Pa的比湿...使用自组织映射(SOM)和经验正交函数(EOF)两种方法,对比分析中国东部地区夏季日平均和季节平均的降水分型。结果表明,SOM比EOF能够更真实地描述降水分布。SOM得到的夏季降水分型的空间结构能够很好地用850 Pa的风扰动和700 h Pa的比湿扰动解释。作为事后问题,850 hPa的高度扰动负值中心能够很好地解释对应的降水落区;但作为预报问题,强降水不仅由数值模式预报中的负值高度扰动决定,还受制于水汽和温度扰动等因素。展开更多
文摘随着近2年慕课(massive open online course,MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌.同时,首次针对中文慕课中学习行为的特点,将学习者分类,以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系.在此基础上,通过选择学习者的若干典型行为特征,对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次.数据表明:基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书,并能找出潜在的认真学习者,这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据.
文摘使用自组织映射(SOM)和经验正交函数(EOF)两种方法,对比分析中国东部地区夏季日平均和季节平均的降水分型。结果表明,SOM比EOF能够更真实地描述降水分布。SOM得到的夏季降水分型的空间结构能够很好地用850 Pa的风扰动和700 h Pa的比湿扰动解释。作为事后问题,850 hPa的高度扰动负值中心能够很好地解释对应的降水落区;但作为预报问题,强降水不仅由数值模式预报中的负值高度扰动决定,还受制于水汽和温度扰动等因素。
