高等数学MOOC课程在线学习行为探析

MOOC作为信息时代教育的一种新形态,深刻地改变了教学模式,为我国教育事业发展带来了新气象.在MOOC发展过程中,课程平台积累的学习者视频观看、练习测验等在线学习行为记录为开展数据驱动式教学研究提供了基础.以爱课程网一门高等数学MOOC课程为例,通过分析学习者在线学习行为数据,探讨了提升高等数学MOOC课程建设水平的途径.     

机器学习方法在MOOC学习者学业完成率预测中的应用研究

大量MOOC学习者无法获取证书顺利完成学业已成为制约MOOC普及和发展的主要原因.基于edX发布的MOOC公开数据,通过分析学习者背景及行为特征,对中外MOOC学习者学业完成情况进行研究,利用机器学习算法中的XGBoost模型和BP神经网络模型对学习者是否能完成课程获取证书进行预测分析,将结果与传统的Logistic模型进行比较.结果表明,与传统的Logistic模型相比,基于机器学习算法的预测模型整体上优于传统的Logistic回归模型.XGBoost模型对于学习者获取证书完成学业的概率预测能力更强.最后,利用XGBoost模型的预测结果,对影响学习者完成学业的因素的相对重要性进行排序,并找出影响学习者学业完成率的重要因素,为深入研究MOOC的学习模式提供参考.     

MOOC《概率论与数理统计》选课的统计分析

基于我校中国大学MOOC《经济数学——概率论与数理统计》课程的学习者数据进行统计分析.结果发现,开课5个学期以来,该课程一直受到校内外很多学习者欢迎;各章节视频参与人数远远大于文档参与人数,连续参与人数可视化漏斗图可提供直观的学习者持续学习情况;绝大多数选课者没有参与最后的考试,呈现"高选课、高放弃"的现象.此分析将为MOOC资源建设和管理提供决策支持.     

消费者对再制造产品的认知程度及购买行为分析

分析和研究消费者对再制造产品的认知程度及购买行为将有助于生产者进行决策.本研究通过在校大学生关于再制造产品的实际调查数据,运用描述性统计分析和Logistic计量模型分析,深入研究了大学生消费者对再制造产品的认知程度及其购买行为,并分别从消费者和产品两个角度对影响消费者购买行为的因素进行了研究,得出相关结论并提出了相关建议.     

借力MOOC的微积分教学改革研究

大规模在线开放课程(MOOC)近年来迅猛发展,对高校传统的学习和教学模式产生巨大影响.微积分作为理工科院校的核心基础课程,进行适应MOOC环境下的课程教学改革尤为关键.通过分析MOOC的特点和优势,探讨微积分教学在新兴在线课程学习模式冲击下所面临的诸多挑战和机遇.以借力MOOC课程与课堂教学进行优势互补为目标,从引入信息交互中心的微积分课程框架设计、基于关联主义的学习者网络构建、"线上线下"复合式教学模式等方面,对开展微积分教学改革进行思考和尝试.     

基于计划行为理论的用户链接分享研究

基于计划行为理论梳理分析了移动互联网用户链接分享行为的影响因素,构建了各影响因素与网络用户链接行为关系的概念模型,并基于428条现实世界数据进行了实证分析。结果表明感知行为控制、自我实现需要、沉浸需要、主观规范等四大因素对移动互联网用户持链接分享链接意愿和链接行为具有显著的正向影响。该结论有利于指导信息门户网站开展网络链接技术优化以及社会商业信息的推广活动。     

微积分MOOC数据的统计分析研究

MOOC(Massive Open Online Course)即"大规模在线开放课程"已成为国内外互联网在线学习的热点.北京理工大学微积分MOOC课程自2014年在中国大学MOOC网站上线,经过2年的开课,积累了丰富的课程数据.基于微积分MOOC数据,通过统计分析的方法,研究了微积分MOOC参与者的成绩分布,最终成绩与主观作业和客观测验成绩之间的关系,并给出了课程参与者数量变化模型.还结合两个样本班级学生的期中、期末卷面成绩,对比分析了参与微积分MOOC和未参与微积分MOOC学习的学生成绩,结果表明,参加微积分MOOC学习的同学期末较期中取得的进步程度要好于未参加微积分MOOC学习的同学,且这种促进效果对课堂学习微积分有困难的同学尤其明显.     

城镇居民体育健身行为整合理论模型的构建与系列实证

建立并验证基于计划行为理论和健康信念模式的城镇居民体育健身行为的整合模型;采用问卷调查、数理统计、结构方程模型等方法,针对部分城镇居民干预试验的基线数据建立计划行为理论和健康信念模式整合模型,同时利用追踪调查数据对模型进行验证和修正;主观控制感、行为意向是影响行为发生的重要因素,行为益处认知是帮助克服行为障碍认知和促进行为发生的重要因素;整合模型对居民体育健身行为具有较好的解释作用,并可以据此进行重点因素干预.     

基于解释结构模型的学生学习行为投入评价因素研究

学生学习行为投入是教学研究中的热点问题,对改善学习绩效,提升教育质量具有重要意义.通过文献梳理和专家访谈,识别出学生学习行为投入评价影响因素的15个变量,并确定了各因素变量之间的二元关系.在此基础上,采用解释结构模型方法对这些影响因素进行层级建模,得到学生学习行为投入评价影响因素解释结构模型.研究发现:学术拓展、任务独立、寻求挑战、交流讨论、协作学习、克服困难是影响学习行为投入的直接因素,更多的投入、自我检测、积极响应、出勤和参与决策与管理是根本因素,坚持、专注、自我调节和任务管理作为间接因素发挥作用.最后对研究结果进行相关分析,进而为促进学生学习行为投入提供一定的参考.     

基于深度学习的人体行为识别算法

目前,针对深度学习的人体行为识别研究,往往采用视频中的全局信息对人体行为进行分析.然而,局部信息缺失造成的特征提取不完备,同样会导致识别精度急剧下降.由此,提出了基于多流深度学习的人体行为识别方法,将人体局部信息与全局信息相结合,通过局部不同特征的精确识别,使人体行为识别更加准确.实验表明,与现有深度学习方法相比,提出的方法在数据集UCF101和HMDB51上识别精度分别平均提高了约4.0%和6.2%.     

博弈论视角的多属性逆向拍卖评标行为研究

技术属性和商务属性间强负相关性会诱导两组评标专家间的对立情绪和不合作行为,评标管理部门对评标专家的组织管理是评标公平性的重要因素. 以博弈论为工具分别建立了多属性逆向拍卖分组评标机制下技术专家和商务专家之间、管理部门与评标专家之间行为的理论模型和研究框架,分析了纯策略纳什均衡解存在的条件.然后,分析了影响技术与商务专家、 管理部门与评标专家之间策略选择的因素,揭示了评标参数对均衡的影响. 为便于研究博弈主体行为,基于Matlab GUI平台开发了分组多属性逆向拍卖评标和管理行为仿真系统. 数值仿真了评标环境的改变和决策参数的不同对均衡结果的影响.     

城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素研究

识别影响我国城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素是确保生活垃圾源头分类有效实施的基础和前提。本文以计划行为理论为基础,运用实证研究方法,分析了影响我国城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素,研究结果表明源头分类行为意向包含2个维度,影响因素包含7个维度,且借鉴层次分析方法解释说明了影响因素对源头分类行为的影响力。研究结论可以为城市市政相关部门制定政策和促进居民实施源头分类提供指导和借鉴。     

开发者与用户行为对移动APP下载量的影响效应分析

随着移动互联网的发展,移动APP已成为人们日常不可或缺的工具.基于360手机助手APP商店上的3万余项移动APP样本数据,建立分位数回归模型,分析开发者与用户行为因素对移动APP下载量的影响效应.研究结果表明,开发者行为方面,含支付项、含广告等因素对下载量具有负向影响,而所需权限数量对下载量有正向促进作用.用户行为方面,用户平均评分对于下载量存在负向影响,评价数目对下载量具有正向促进作用.     

基于结构方程模型的当代大学生“双创”教育行为影响因素分析——以江西部分高校为例

在我国实施创新驱动发展战略的大背景下,培养"双创"人才是十分必要的,因此对"双创"教育行为的影响因素分析具有重要的现实意义.选取江西省具一定代表性的6所高校,对大学生进行了关于"双创"教育与行为的问卷调查,获得了1100份有效数据,并运用结构方程模型,从对"双创"教育的认知程度、教育鼓励因素和阻碍因素三个方面来分析对大学生"双创"教育与行为的影响.最后针对以上分析结果,对大学生"双创"教育提出了合理化的建议.     

新生代员工情感承诺与短工行为的实证研究——以工作满意度为中介变量

研究情感承诺对新生代员工短工行为的影响,引入工作满意度为中介变量,通过问卷调查的形式,收集了不同类型企业的调研数据,并运用结构方程模型对收集到的数据进行实证分析,来验证提出的研究假设.研究结果表明:情感承诺不仅能够减少新生代员工短工行为的出现,而且两者之间的关系是通过工作满意度的完全中介作用得到实现.最后确定研究结论,并对如何减少新生代员工的短工行为提出相应的对策建议.     

考虑感知成本的共享单车用户借还车行为意向研究

为分析奖励措施下共享单车用户的借还车行为意向,弥补现有用户行为意向无法定量描述的不足,文章基于计划行为理论,提出了考虑不同感知成本的用户借还车行为意向的定量估计方法.首先从用户行为意向的影响因素出发,添加成本感知变量建立用户行为意向模型,利用预调查获取共享单车用户的个体特征和出行特征,通过正交实验法设计了关于出行目的、奖励金额与额外步行时间的出行场景问卷;然后利用收集的用户行为意向数据,基于出行效用理论建立用户行为选择概率模型,通过SPSS软件进行二项logistic回归求解模型参数,实现用户借还车行为意向的定量估计.研究结果表明:无论是借车还是还车,用户早高峰出行均具有更高的时间敏感性,当额外步行时间大于8 min时,奖励金额以及规范停车区的设置对用户借还车行为的影响不明显;而当额外步行时间小于5 min时,奖励金额和规范停车区的设置能较好的影响用户的借还车行为.     

基于UTAUT视角的众包物流大众参与行为影响因素研究

众包物流作为一种新兴的终端物流配送模式,为有效解决当下火爆的本地化电商带来的“物流瓶颈”提供了全新的思路。本文以整合的技术接受和使用理论(UTAUT)为背景,提出了众包物流大众参与行为影响因素研究模型,采用调查问卷的形式搜集数据,并使用结构方程模型(SEM)的方法对收集到的296份有效样本进行分析。研究发现对众包物流大众参与行为的影响因素按总影响力从大到小排列依次为:便利条件、参与意愿、获益期望、社会影响、感知风险。最后,结合研究结果对众包物流的发展提出了针对性的对策和建议。     

结构方程模型简化方法及在人机行为研究中的应用

为解决研究中结构方程模型过度复杂的问题,提出一种简化方法.分析了多维测量模型直接引入整体模型的局限性,对高阶验证性因子分析方法和项目组合法在模型简化中的适用性进行了分析,提出了首先检验简化必要性再使用高阶验证性因子分析方法和项目组合法对整体模型进行简化的两阶段方法.以电子学习系统持续使用行为的研究数据为例对该简化方法的有效性进行检验,简化前后拟合数据的对比分析表明该方法可以显著简化整体模型并获得理想的拟合优度.     

投资者股利类型偏好影响因素的实证研究

解决股利之谜需要将多种因素联合考虑并理解它们间的相互影响,传统和现代股利理论基本上都忽视了人的行为因素方面的研究,行为金融学将心理学与社会学的成果引进金融研究领域,从微观个体的心理和社会动机的层次为股利政策的研究带来了新的视角。本文对投资者股利类型偏好做了实证研究,证明了投资者对股利类型的偏好受到上市公司盈利情况、成长性等其他因素的影响,并运用行为金融学的理论从投资者心理行为角度进行了深入分析。     

失业型贫困群体的创业意向-行为转化研究——应用半参数Cox风险模型的触发效应分析

研究应用事件史分析方法跟踪失业型贫困群体创业意向到创业行为转化的过程,解释是什么因素影响着这一独特群体创业行为的触发.在研究中,构建了包含情景因素的"意向一行为"解释框架,估计"意向一行为"的转化时间,将转化的时间间隔作为创业状态转换事件的"生存时间",应用事件史分析中的半参数Cox风险模型,考察外驱力和内驱力因素对这种时间间隔的触发效用差异.研究结果表明,"意向一行为"的转化时间在地区和性别之间的差异显著,并受到体制工作经验背景、创业培训、创业行为态度的多重影响.基于以上研究结论,针对缩短创业意向转化时间、维持创业者创业热情、鼓励女性创业等提出政策建议.