文献类型：期刊文章

作　　者：牟天[1] 范方辉[2]

机构地区：[1]深圳大学医学部生物医学工程学院,广东深圳518060 [2]深圳大学化学与环境工程学院食品科学与工程系,广东深圳518060

出　　处：《中国食品工业》

基　　金：深圳大学校级教改项目“基于工程认证和‘双一流’建设环境下的《食品质构与流变学》教学改革探究”(项目编号:JG2020098)。

年　　份：2021

期　　号：21

起止页码：92-95

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：利用层次聚类方法针对学生学习行为大数据深入分析,能够为提升课堂教学成果提供重要可视化参考依据,进而综合提升教学质量。本文以《食品质构与流变》课程为例,基于Blackboard平台追踪访问数据,针对疫情期间学生在线课程访问数据进行了深入统计学分析。文章在揭示期末成绩不同等级学生间访问差异性的同时,将层次聚类引入学习行为的评估中,对学生学习行为与教学成果间的关系进行了深入探讨。结果表明,学生的学习行为规范、自主学习能力和学习自律性是决定教学效果的三大因素。此基础上,本文结合实际提出未来深化食品专业课教学改革的若干建议。

关 键 词：学习行为  层次聚类 大数据分析  教学改革 食品科学与工程

分 类 号：G642] TS201.7-4[教育学类]