mooc学习分析技术与方法_1章节答案(mooc完整答案)
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1.1 学习分析体验随堂测验
1、学习如果你在爱课程网和网易云课堂都做过注册，分析方法那么你就会有两个账号，技术即使两个账号的章节注册邮箱（用户名）是一样的，系统也会把你当作（）
A、答案答案同一个人看待。完整
B、学习两个人看待，分析方法分别记录学习成绩，技术且不能自动合并学习成绩单。章节所以请务必始终用一个账号从一个入口登陆课程，答案答案切记！完整
C、学习不知道会怎样。分析方法
D、技术小心啊，小心！有人吃过亏的
2、个人信息为什么要实名？个人信息为什么要完整？
A、无论是电子证书还是纸质证书，都会要出现您的真实名字。
B、纸质证书需要做网上身份认证，还需要身份证、照片等信息。
C、纸质证书还需要通讯地址，以便邮寄证书。
D、请一次完整填写相关信息，避免以后麻烦。有人吃过亏啊。
3、“随时有问题，随时提出来能解决，有个在线功能最好”。这个功能有吗？
A、在看视频的时候，标题下有一个“向老师提问”，点击就可以提问了。这些问题会在讨论区的第一个论坛（老师答疑区）中呈现。但是老师不会马上回答，有时候同学们互相解答，教学效果更好。
B、有问题的时候去讨论区，找到对应的论坛发帖，会得到及时准确的回应，不要随便找个论坛就发帖，更不要把一个帖子在所有论坛上发布。
C、有时候帖子没有回应，是因为这个问题已经被多人提出，也已经被多人回答了。所以发帖前应该先看看问题是否已经有人提出。
D、帖子的题目要能够展示所问的问题，或者概括帖子的核心内容。不要把自己的姓名当帖子标题。
4、课程学员众多，发帖量大，目前论坛功能还不完善，学员找不到自己的发帖、回帖，怎么办？
A、有学员专门建了个word文档，叫“学习分析技术与方法讨论发言辑录”，把自己的发言都备份下来，并记录发言时间和已有页数。
B、坚决不发水帖（如“很好”等少于10个字的帖子），维护课程讨论区的含金量。
C、如果赞成某位的观点，就对帖点赞，而不是为了凑发帖子个数而多说两句。
D、发帖要发到专门的讨论区，不乱发帖。
5、MOOCs学习遇到问题的时候，可以从谁那里获得解答？
A、同学之间互相帮助，哪怕大家都不太会，聊着聊着就清楚了
B、课程教学团队往往不会立即回答问题。因为给出了标准答案，就失去了探究的过程。
C、MOOCs课程采用的是异步学习方式，大家在方便的时间学习。课程团队不会提供坐班回答问题，只会对每个模块的共性问题分阶段给予解答。
D、为了在课程讨论区找到问题的解答，就需要维护课程讨论区帖子的质量。这需要大家共同遵守一些行为准则。不能指望教学团队来删水帖。
6、作业为什么要用PDF格式提交？
A、因为大家所使用的软件版本不同，低版本的软件打不开高版本产生的文件，作业互评的时候会出问题，影响你的成绩。
B、pdf格式实际是一种图格式，不会出现排版走形、字体不显示的情况。
C、如果你不了解PDF文件，请务必在这两天之内学会将作业文档保存为PDF文件。
D、如果你的作业是其他格式的文档，比如PPT，也是可以转换为PDF格式的。
7、为了便于交流，请各位学员将昵称改名为："省+学校+姓名”，这样讨论区交流的时候更有“真人感”。你已经改过昵称了吗？如果没有，请现在就改:登录课程后，点击网页右上角的帐户图标，选中 “设置”，修改昵称，并输入您的真实姓名。（同意请选择正确）
8、不借作业供他人抄袭，一旦发现，两人都是零分。（同意请选择正确）
9、不泄露本课程测验和考试的考题及答案，不和他人讨论试题内容，不在课程论坛或互联网上发布或讨论任何与本课程测试有关的讯息。（同意请选择正确）
10、在参与同伴互评活动时，我能够认真阅读同伴的作业，按照评分标准给出合适的评分，并尽可能提出修改的方向和具体的建议。（同意请选择正确）
单元一测验
1、帮助人们采集数据的过程被称为（）
A、可视化
B、量化
C、意义化
D、数据化
2、学习分析是（）在教育领域的体现，是采用交叉融合研究方法破解复杂教育问题的重要研究领域。
A、理论科学范式
B、实验科学范式
C、数据科学范式
D、社会科学范式
3、在学习分析领域，教育的跨模态数据是研究的对象与起点，（）是主要研究方法
A、数据的分析与建模
B、教育行动研究
C、个案研究法
D、调查研究法
4、运用学习分析技术的评估方式有哪些新的特点（）
A、实现了自然学习状态下的任务评估，而不是通过预编制的测试
B、整合活动和时间上的过程性数据，而不是单一事件
C、将重点放在更为广泛的属性上，而不仅仅衡量知识和技能
D、能够收集并永久保留学习者资料数据，以提出持续的学习建议
5、可穿戴设备的普及，提供了诸如运动计步、睡眠监测、脑电测量、动态血压、心率监测等信息追踪的方式，并以可视化数字或图表的方式反馈给用户，常见的可穿戴设备有()
A、小米智能手环
B、Google眼动仪
C、智能脂肪测量仪
D、生物腕表
6、学习分析通过收集，分析和处理海量的教与学的数据，将有可能（）
A、弱化学生的统计意识和数据处理能力
B、找到学习者最适合的认知规律和学习规律
C、找到合适的教学方法和教学策略
D、更深入的理解教学的本质
7、利用学习分析技术可以帮助教师有效地改进教学，如（）
A、统计学生在线提问次数
B、观察学生做题的顺序
C、了解学生学习积极性
D、监督学生观看视频的快进与暂停情况
8、学习分析是从教育大数据或大量与学生相关的数据集中解读趋势、发现问题以改善教育实践的新兴领域，数据是学习分析研究的重要前提。
9、在学习分析技术的支持下，大规模的个性化学习将成为可能
10、学习分析是理论科学范式在教育领域的体现，是采用交叉融合研究方法破解复杂教育问题的重要研究领域。
第二章 学习分析概念与特征
单元二测验
1、从本质上看，学习分析的产生背景是（）在教育领域的应用。
A、实验科学
B、理论科学
C、数据密集型科学
D、计算机科学
2、以下选项中，哪项是西蒙斯对于学习分析的定义（）
A、学习分析是测量、收集、分析和报告学习者及其学习情景产生的数据，以期了解并优化学习和学习发生的情境。
B、学习分析技术利用数据和模型，预测学习者在学习中的进步和表现，进而预测未来表现并发现潜在问题
C、学习分析是与从教育大数据或大量与学生相关的数据的集合中解读趋势和模式相关联的领域，以进一步发展个性化，支持性的教育系统
D、学习分析，教师能了解学生的学习状态，也为学生自我调节能力、自我反思能力提供了有效支撑
3、在学习分析的研究中，预测占了很大的比重。通过建立（），可以了解学习者未来走向，实现教学预警和干预，提供决策支持
A、学习投入模型
B、学习情感模型
C、影响因素模型
D、学习预测模型
4、学习分析被应用于教育系统各个层面。微观层面，中观层面，宏观层面分别对应（）
A、关注个体学习活动，为学习过程提供实时帮助
B、对教育数据的分析和评估
C、充分利用教育管理数据，实现教育资源配置优化
D、聚焦决策的制定和完善
5、以下选项中，属于教学系统的前端分析有（）
A、教学目标分析
B、学习需要分析
C、解决问题的可行性分析
D、学习者分析
6、下列哪些属于过程导向模型（）
A、学习分析过程模型
B、循环模型
C、生命周期模型
D、4维参考模型
7、4维参考模型将学习分析视作迭代循环的过程，该过程包括哪几个维度（）
A、“数据和环境（What？）”
B、“利益相关者（Who？）”
C、“目标（Why？）”
D、“方法（How？）”
8、学习分析产生演变过程经历了从关注教学过程演变到研究认知规律再到探究学习本质。
9、模拟（计算）范式是采用数据挖掘、机器学习等方法来分析相关数据，并发现其中的相关知识和规律。（）
10、学习分析过程模型强调学习预测、干预，个性化与自适应是学习分析的核心指向，因此学习分析的关键是实现学习的个性化与自适应，结合技术、社会、教育等因素从整体性角度进行综合考量。
作业一 学习分析模型的共性以及差异性
1、在教育信息化不断发展的趋势下，学习分析技术逐渐在教育领域普及开来，许多学者根据自己的研究提出了学习分析模型，请在学习完本章之后，查阅有关资料围绕学习模型的共性以及差异性进行阐释。要求字数不低于400字。 【注意事项】 作业请以附件的方式提交PDF，遵循作业命名标准：城市名-单位名-姓名（或昵称），如淮北-淮北师范大学-张三； 2. 作业提交截止日期为2020年12月28日23:30； 3. 文档中所引用的相关材料要标明作者、来源和出处 ； 4. 提交作业后，请各位学员在2020年12月28日23:30 -1 月5日 23:30参加同伴互评。 【作业评分标准】 结构完整、内容丰富、组织合理; 能结合每个模型的优缺点来阐述观点; 表达流畅、观点清楚、逻辑清晰; 无科学性、政治性错误。 善于使用多媒体,文档精美,条理清晰,排版美观。
第三章 学习分析支撑教与学变革
单元三测验
1、AdSense服务中网页广告将咖啡和信用卡或者房贷联系起来，体现了大数据思维的重要特征是（）
A、全局大局思维
B、只关注数据的因果关系
C、只关注数据的相关性
D、跳出机械时代单纯追求因果关系的做法
2、在信息时代，数据驱动方法在教育领域普遍应用，如语音识别和机器翻译的运用，由此可以看出（）将成为教育变革的核心动力。
A、创新
B、数据
C、改革
D、课程
3、量化的分析技术将评价理论应用推向更广阔的空间，即以（）为依据，学习分析为核心，引导学习行为的调整与优化、支持教师的反思与决策、促进学习能力的不断提升，三者彼此互动，构成动态发展循环。
A、教学分析
B、教学评价
C、学习评价
D、学习策略
4、DIKW是一个层次模型，通常被描述为一个金字塔，以（）为基础，（）为顶点。
A、数据
B、信息
C、知识
D、智慧
5、大数据最显著的特征是体量大，但是仅仅有大量的数据并不一定是大数据。一般来讲，大数据应具备（）特征，即“3V”特征。
A、离散性（Discreteness）
B、体量大（Vast）
C、及时性（Velocity）
D、多样性（Variety）
6、学习分析对学习者而言有以下哪些帮助（）
A、提升元认知
B、激发学习动机
C、增强自我效能感
D、改变学习者的体验
7、学习分析对研究者和教师而言有以下哪些帮助（）
A、反思教学方法和策略
B、反向优化学习设计
C、改善教学与管理
D、摒弃学情分析
8、从获取数据到建立模型表征知识的过程为获取数据，建立模型，预测未知。
9、如果要对一件事进行预测和分析，数据分析师要做两件事：一是构造理论模型；二是获取实证数据来拟合构造模型。
10、“黑天鹅效应”是指任何基于概率统计的模型都会有很多小概率事件覆盖不到，这被认为是数据驱动方法难以逾越的问题。
作业二 学习分析促进教与学的作用机制学习心得
1、请以附件形式提交一篇学习分析促进教与学机制的学习心得，中英文均可，字数约400-500字，单倍行距，12字号， 中文字体楷体，英文字体times new roman。 【注意事项】 1. 作业请以附件的方式提交PDF，遵循作业命名标准：城市名-单位名-姓名（或昵称），如淮北-淮北师范大学-张三； 2. 作业提交截止日期为2020年1月4日23:30； 3. 文档中所引用的相关材料要标明作者，来源和出处 ； 4. 提交作业后，请各位学员在2020年1月4日23:30 -1 月12日 23:30参加同伴互评。 【作业评分标准】 ? 结构完整、内容丰富、组织合理; ? 能结合理论视角和实际应用两个方面阐述观点; ? 表达流畅、观点清楚、逻辑清晰; ? 无科学性、政治性错误。 ? 善于使用多媒体,文档精美,条理清晰,排版美观。
第四章 数据挖掘与建模
单元四测验
1、（）用于计算被试者答对某一类型的概率，常用于对被试者的语言理解能力
A、拓广多成分潜在特质模型（GLTM）
B、规则空间模型（RSM）
C、多成分潜在特质模型（MLTM）
D、线性逻辑特质模型（LLTM）
2、下列哪种知识追踪方法是利用动态IRT模型表示学习者在学习过程中知识状态变化（）
A、贝叶斯知识追踪
B、深度知识追踪
C、可视化追踪
D、成绩因素分析模型
3、自适应学习系统的三大核心模型在自适应学习系统工作流程图中功能对应正确的是 （）
A、领域模型 反馈
B、学生模型 评估
C、领域模型 知识状态的更新
D、导学模型 反馈
4、我们可以从（）方面进行学习行为分析
A、行为序列
B、行为模式
C、行为频次
D、行为投入时间
5、数据挖掘的具体任务有（）
A、预测
B、评估
C、描述
D、管理
6、基于智能Agent的远程学习者情感与认知识别模型中应用了哪些维度（）
A、唤醒维度
B、兴趣维度
C、愉悦维度
D、兴奋维度
7、数据挖掘是指利用（）、（）和（）等多学科的方法从数据集中发现模式的过程。
A、机器学习
B、统计学
C、传播学
D、数据库系统
8、学习行为分析是对隐藏在学习过程中的行为模式、习惯与规律进行挖掘。
9、双向式认知学习模型表现为刺激响应的形式，这类学习属于人类基础性学习。
10、多模态学习是学习者，学习终端，学习评价之间相互连接所形成的一系列行为进行立体分析，由此形成了多模态学习的空间结构。
