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摘要
作为线上学习质量的重要凭据，学习者的在线学习投入备受关注。纵观已有的在线学习投入研究，有基于行为数据的分析研判，也有结合认知、情感和社会因素的综合评判，但仍有诸多未解之谜，需进一步深入持续地分析探讨。从当前网络信息获取及应用的有效方式来看，大量的行为数据是在线学习投入质量分析的重要信息内容。从学习行为的外显性和内隐性两个属性对学习者在线学习信息进行分类探索，有助于综合考虑影响学习质量的行为、认知和情感等因素。在此分类基础上，结合点、线、面研究方法各自的特点，先后通过百分等级量表、单维和多维Rasch分析技术的应用，分别构建了针对学习者在线学习行为投入强度、效度及精准度评估的模型。最后通过准确获取在线学习的过程信息、全面掌握线上学习的质量结果，以及主动反思在线学习参与的实效性等应用验证了评估模型的有效性。
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