摘要：为解决现有终身学习体系无法适应现代信息技术发展背景下国民终身学习需求的问题,日本政府从2016年开始进行终身学习平台构建研究,期望搭建集学习机会提供、学习成果累积和认证以及学习成果运用等多功能为一体的现代化支持服务平台。目前,我国各地方也在积极推进各类终身学习公共服务平台建设。基于此,着眼于构建中的日本终身学习平台在搭建"终身学习立交桥"方面的逻辑和细节,详细分析了平台的定位、功能需求设计、可持续性设计等方面,以期为我国终身学习公共服务平台的建设提供借鉴与启示。

摘要：成人教育学生因其工学矛盾问题,学习时间难以保障。随着移动互联网的发展与移动终端的普及,借助移动终端进行移动学习成为可能。通过梳理微信和微信小程序的特点、优势,总结移动学习和移动学习平台的现状,从需求分析、设计原则和系统架构三个方面设计基于微信小程序的成人移动学习平台系统方案,详细分析系统实现过程中涉及的基础环境、关键技术和业务实现,为成人教育学生创造全新的移动学习环境。

摘要：招生数据是所有教育数据的基础来源。针对通用的数据可视化图表难以体现国家开放大学招生数据的分布特征,结合办学机构的区域性和招生时间的时效性,从时间维度和度量指标设计招生数据交互式可视化流程,采用AJAX技术异步加载全国和四川分部近4期招生数据,ECHARTS技术实现了招生数据交互式可视化,最终以可视化的形式直观地展现给决策层为其提供决策依据。

摘要：学习预警是提高远程学习者学习质量的重要手段。文章基于学习分析技术,分析了远程学习者在线学习行为对学习成绩的影响因素,构建了学习成绩预测模型,利用R语言工具,以国家开放大学远程学习者在线学习行为和期末成绩作为实验数据,利用朴素贝叶斯、决策树、前馈反向传播神经网络、支持向量机四种数据挖掘中的分类算法,通过学习者在线学习行为数据对学习者学习成绩进行预测,并利用ROC曲线等方式对上述分类算法预测结果进行对比分析,结果表明,朴素贝叶斯算法准确度高,是整体性能表现优秀的成绩预测算法。最后依据学习分析技术框架,在学习成绩预测模型的基础上,设计了远程学习预警系统,系统根据远程教育学习者在线学习行为,及时发现存在危机的学习者,为学习预警系统的实现提供了参考依据。

摘要：随着大规模开放在线课程的涌现,在线教育正从注重课程资源积累向强调课程质量转型。作为表征隐性学习行为的课程评价数据,其蕴含着学习者对课程质量的感知,对其进行分析有益于为在线课程的质量提升提供参考。本文利用从中国大学MOOC和Coursera平台获取的2000余门课程的21万余条评价数据,通过数据预处理、分词及词性识别、依存句法分析、评价和期望观点抽取、评价情感识别等步骤对其进行文本数据挖掘。分析结果表明:一方面,学习者的评价多关注课程的内容、设计及质量,教师思路清晰、课程内容讲解详细、授课方式生动有趣、具有实践教学内容的课程更受欢迎;另一方面,学习者对于课程的改进期望主要聚焦于课程学习支持、课程内容及设计、授课方式及交流互动。上述发现可以帮助教育机构和教师从课程建设、教学模式改革以及平台功能优化等方面提升在线课程质量。