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摘要
在虚拟学习环境中,大规模在线开放课程设置互动讨论的功能模块是必备内容。学习者在互动中,学习兴趣起着至关重要的作用。使用文本挖掘技术,利用学习者在论坛上发出/回复的文本内容,识别和提取讨论主题兴趣,以分析预测在线学习者们在MOOC中的真实课程偏好和学习兴趣。在数据收集和处理后,使用了LDA、LSI和BERTopic三种模型进行训练,并使用连贯性评价、人工评价等方法进行模型评估。结果表明,BERTopic在连贯性分数、生成主题的相关性和学习者课程兴趣的表示方面更加卓越。这启示通过将学习者的真正兴趣纳入课程选择过程,使得MOOC可以创造更加个性化和引人入胜的学习体验。
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单位中国人民解放军装甲兵工程学院
