【摘 要】
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本文在深圳大学MOOC—＂礼行天下＂的相关数据的基础上,提取了反映学习者行为的关键数据。采用K-Means聚类法将学习者分为3类：只是注册者、学习热爱者、狂热学习者。并对聚类结果
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本文在深圳大学MOOC—＂礼行天下＂的相关数据的基础上,提取了反映学习者行为的关键数据。采用K-Means聚类法将学习者分为3类：只是注册者、学习热爱者、狂热学习者。并对聚类结果的有效性、稳健性及现实意义进行了检验。然后以这3类分类结果为基础,通过统计图表,对学习者的行为特征进行了描述性分析。最后,通过回归分析的方法,对影响MOOC学习质量的关键因素进行了探讨。结果显示：不注重平时课程测验、不经常访问学习页面、不积极参加互动讨论现象是影响MOOC学习质量的关键因素。其中,平时课程测验的影响最为显著。在此研
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