【摘 要】
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在线开放课程学习者数量多且个体特征差异较大，教师难以精准分析学情，存在课程完成率低、学习成效不高等问题。在智能技术支持下，从学习者的基本属性、知识掌握情况、学习行为和学习情绪四个维度刻画在线开放课程学习者群体画像和个体画像，在此基础上设计了基于学习者画像的在线开放课程学习预警模型，并将模型应用于超星慕课平台“C语言程序设计”课程混合式教学实践中。研究结果显示，学习者的学习全过程多模态数据采集是构建
【基金项目】
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湖南省哲学社科基金项目“基于学习分析的在线开放课程学习预测及干预研究”（编号：18YBG008）； 湖南省自科基金科教联合项目“基于教育大数据的混合学习预警机制设计与系统开发”（编号：2020JJ7028）；
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在线开放课程学习者数量多且个体特征差异较大，教师难以精准分析学情，存在课程完成率低、学习成效不高等问题。在智能技术支持下，从学习者的基本属性、知识掌握情况、学习行为和学习情绪四个维度刻画在线开放课程学习者群体画像和个体画像，在此基础上设计了基于学习者画像的在线开放课程学习预警模型，并将模型应用于超星慕课平台“C语言程序设计”课程混合式教学实践中。研究结果显示，学习者的学习全过程多模态数据采集是构建画像和实现精准预警的基础；学习者画像能够精准地描述学习者的知识掌握情况、学习行为和学习情绪；基于学习者画像构建的预警模型能为学习者提供精准的学习预警和个性化的教学干预，为教学者提供基于“证据”的教学决策支持服务。
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