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摘要
在线学习需求是影响在线学习者认知和学习行为的关键因素。精准分析与识别在线学习需求有助于提高学习完成度，促进在线课程的可持续发展。在在线学习需求概念界定与内涵分析的基础上，依据感性工学理论与方法，以感性意象词汇与在线课程资源要素的映射关系为核心，提出在线学习需求分析模型，使用BiLSTM深度神经网络方法，检验在线学习需求分析模型的有效性与泛化能力。结果表明，该模型能够有效提取在线学习者的学习需求，并从基本信息、自学资源、活动资源、学习产出、评价资源与课程支持者六个方面，提出面向在线学习需求的在线课程优化策略。
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