【摘 要】
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SPOC是MOOC与传统校园教学的有机融合，基于翻转课堂混合教学的SPOC为高校课堂教学注入了新鲜血液。数据学习分析技术可将SPOC在线学习行为可视化呈现，是教学预警和教学干预的重要手段，但当前SPOC多关注教学模式设计和分析工具开发，还缺乏二者融合的实证研究。本研究从实证角度分析SPOC在线学习者的个体学习行为和社会交互行为特征，构建学习成绩预测回归模型。研究发现：（1）SPOC学习者在线学习时
【基金项目】
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全国教育科学“十三五”规划教育部重点课题（DEA190361）； 河南省教师教育课程改革研究项目（2022-JSJYYB-031）； 信阳师范学院马克思主义学院2019年教改研究A类项目；
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SPOC是MOOC与传统校园教学的有机融合，基于翻转课堂混合教学的SPOC为高校课堂教学注入了新鲜血液。数据学习分析技术可将SPOC在线学习行为可视化呈现，是教学预警和教学干预的重要手段，但当前SPOC多关注教学模式设计和分析工具开发，还缺乏二者融合的实证研究。本研究从实证角度分析SPOC在线学习者的个体学习行为和社会交互行为特征，构建学习成绩预测回归模型。研究发现：（1）SPOC学习者在线学习时段的特征表现明显，访问次数最多时段是8-12时，其次是16-20时。（2）在线学习的主要形式是参与课程学习任务与课程讨论。（3）基于特征向量的在线学习者社会交互分析，可以判断该学习网络的核心参与者和边缘参与者，为教学干预提供参考。（4）基于在线学习行为与期末成绩，建立预测回归模型，学习成绩=0.432*访问天数+0.247*作业Ⅱ+0.062*回复讨论+15.201*任务点+52.29（R~2=0.624）,为SPOC学习者提供学习分析与成绩预测。本研究结论有助于提升在线教学的质量和学习体验，为SPOC教学设计与实施提供参考。
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