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【摘 要】 本文以新能源汽车专业教学资源库运营3年来的数百万条用户行为数据为基础，从用户黏度、用户活跃度、运营效果等几个方面进行了大量的数据分析，为新能源汽车资源库平台功能的改进、教学资源质量的提升、用户学习行为的监督提出了切实可行的建议。
【关键词】 在线学习；资源库；用户行为；数据分析
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 2095-3089（2018）07-00-02
新能源汽车教学资源库是湖南汽车工程职业学院联合四川工程职业技术学院等十余所高职院校以及领航未来公司开发的新能源汽车在线学习平台。
本教学资源库自2015年运营以来，累计上线40门课程，8614条学习资源，其中非图文资源占比60.7%。截至2018年3月20日，平台共有用户15001人，其中教师用户数381人，学生用户数10700人，企业用户数501人，社会用户数3419人，用户区域覆盖东北、华北、中南、西南、东南地区。
新能源汽车教学资源库3年来的运营为我们提供了数以百万计真实有效的用户行为数据，数据覆盖范围之广，时间跨度之长，足以使我们从中挖掘出典型的用户行为习惯，进而为新能源汽车教学资源库进行改进、优化提供了大量的素材。对于在线学习平台来说，用户行为数据分析的关键在于黏度、活跃度、学习效果等方面。下面将从用户黏度、用户活跃度、运营效果三个方面进行数据分析。
一、用户黏度分析
用户黏度是指用户在一段时间内持续访问和使用学习平台的情况，强调的是持续的学习状态。用户黏度分析的内容包括：用户访问频率和平均访问时长。
1、用户访问频率
根据新能源汽车资源库最近六个月（除去寒暑假及法定节假日）用户历史登陆数据统计，登陆频率为2-3天/次的用户占比最高，其比例为32%，某些课程的教学间隔也是2-3天。高于或者低于此登陆频率的比例均呈现递减趋势。总体来看，大约70%的注册用户每周至少登陆新能源汽车资源库一次，不活跃的用户（超出一个月未登录的用户）比例仅占7.5%。
2、用户平均访问时长
由于不同类型用户登录新能源汽车资源库的目的及行为不同，因此，分别对教师、学生以及其他用户的行为数据分别进行时长统计，统计结果如下图所示。
由上图可见，教师用户与学生用户相比，每次访问时长大于1小时的比例明显较高，这是因为教师主要将资源库用于查看学生的学习数据，解答学生的疑问和优化课程的资源。由于社会和企业用户没有考核的要求，学习目的性更加明确，因此单次访问时长最短。总体来看，教师用户、学生用户及其他用户访问新能源汽车资源库的时间超过1小时的比例均大于40%，教师、学生慢慢习惯于基于资源库的混合式学习。
二、用户活跃度分析
用户活跃度是指用户每次访问的过程的参与度，本文采用了单个资源平均停留时长指标作为判断用户活跃度的依据。平台活跃度主要考察资源的浏览量及各个功能模块的参与程度，本文分别对资源活跃程度以及平台功能模块活跃度进行了统计。
1、单个资源平均停留时长
新能源汽车教学资源库中资源的类型主要分为视频、动画和图文资源，视频的长度为5-10分钟，动画的展示时间为1-2分钟，图文的页数为3-5页。从统计数据来看，超过80%的资源浏览时长大于资源正常展示的时长，超过30%的浏览时长在资源正常展示时长的2倍以上。浏览时长较长的资源可能是精品资源，也可能是学习难度较大的资源，需要进一步鉴别。浏览时长少于正常展示时长的资源可能是因为资源的制作质量不佳，需要完善。
2、资源活跃程度
从资源的浏览次数来分析，超过40%的资源的浏览次数多于100次，也就是超过3400条资源得到了较多的展现。但是，同样需要注意的是有超过30%的资源只有不到10次的浏览量。这说明资源库平台中还有大量的资源没有被课程调用，相关课程的课程设计需要优化，没有关注学习者的需求和特点。需要搭建更多的课程充分展现所有的资源，或者通过完善资源库平台的功能，使资源得到轮流展示。
三、运营效果分析
运营效果分析从两个方面进行：用户对于课程的评价和考核测验成绩分析。资源库共有40门课程，由于篇幅所限，本文从中随机选择8门课程的数据分析结果进行展示。
1、用户对课程的评价
从用户对于课程的评价来看，各门课程得分为5分（非常满意）的比例均在90%以上。说明用户对于本资源库的功能设置和资源质量总体满意，这也将会使更多的学生加入到在线课程学习中来。
2、考核测验成绩分析
从整体考核结果来看，大部分学生学习比较认真，能够按照要求完成学习任务，超过90%的学生都可以顺利通过考核，获得结课证书。
但是，一个理想的考核结果应该符合正态分布。从实际考核结果的成绩分布来看，部分课程的考核成绩整体偏高或者偏低，说明这些课程的考核难度设置不合理，内容、题型方面有待提高。
四、结论
通过对新能源汽车教学资源库用户行为数据的黏度、活跃度、效果分析得出以下结论和建议：
1、平台功能的改进
（1）限定每条资源的最短浏览时间。
（2）优化资源浏览数量的计算方法。
（3）在资源中穿插互动性题目，确保有效浏览。
（4）对资源进行轮播展示，使每条资源均有展示机会。
（5）去除活跃度极低，实际作用有限的模块。
2、资源质量的提升
（1）检查并改进跳出率较高的资源。
（2）检查并降低浏览时间过长的资源的难度。
（3）设置考核题目难度为合理范围，使成绩符合正态分布。
3、用户学习的监督
（1）限制用户每天可以获得的最高分数和在线时长。
（2）将课程一次性考核更改为月度考核，使在线学习行为常态化。
参考文献：
1.胡志波；鄢来均；曾艳；网络环境下大学生主动学习参与度的研究[J]；中国科教创新导刊；2012年34期
2.张丽霞；郭秀敏；影响虚拟课堂学习参与度的因素与提高策略[J]；现代教育技术；2012年06期
3.朱志勇；基于学习分析技术的教师网络学习行為的分析研究[D]；沈阳师范大学；2016年
4.杨金来；网络学习行为的实时监控研究与实践[D]；浙江工业大学；2008年
【关键词】 在线学习；资源库；用户行为；数据分析
【中图分类号】 G420 【文献标识码】 A 【文章编号】 2095-3089（2018）07-00-02
新能源汽车教学资源库是湖南汽车工程职业学院联合四川工程职业技术学院等十余所高职院校以及领航未来公司开发的新能源汽车在线学习平台。
本教学资源库自2015年运营以来，累计上线40门课程，8614条学习资源，其中非图文资源占比60.7%。截至2018年3月20日，平台共有用户15001人，其中教师用户数381人，学生用户数10700人，企业用户数501人，社会用户数3419人，用户区域覆盖东北、华北、中南、西南、东南地区。
新能源汽车教学资源库3年来的运营为我们提供了数以百万计真实有效的用户行为数据，数据覆盖范围之广，时间跨度之长，足以使我们从中挖掘出典型的用户行为习惯，进而为新能源汽车教学资源库进行改进、优化提供了大量的素材。对于在线学习平台来说，用户行为数据分析的关键在于黏度、活跃度、学习效果等方面。下面将从用户黏度、用户活跃度、运营效果三个方面进行数据分析。
一、用户黏度分析
用户黏度是指用户在一段时间内持续访问和使用学习平台的情况，强调的是持续的学习状态。用户黏度分析的内容包括：用户访问频率和平均访问时长。
1、用户访问频率
根据新能源汽车资源库最近六个月（除去寒暑假及法定节假日）用户历史登陆数据统计，登陆频率为2-3天/次的用户占比最高，其比例为32%，某些课程的教学间隔也是2-3天。高于或者低于此登陆频率的比例均呈现递减趋势。总体来看，大约70%的注册用户每周至少登陆新能源汽车资源库一次，不活跃的用户（超出一个月未登录的用户）比例仅占7.5%。
2、用户平均访问时长
由于不同类型用户登录新能源汽车资源库的目的及行为不同，因此，分别对教师、学生以及其他用户的行为数据分别进行时长统计，统计结果如下图所示。
由上图可见，教师用户与学生用户相比，每次访问时长大于1小时的比例明显较高，这是因为教师主要将资源库用于查看学生的学习数据，解答学生的疑问和优化课程的资源。由于社会和企业用户没有考核的要求，学习目的性更加明确，因此单次访问时长最短。总体来看，教师用户、学生用户及其他用户访问新能源汽车资源库的时间超过1小时的比例均大于40%，教师、学生慢慢习惯于基于资源库的混合式学习。
二、用户活跃度分析
用户活跃度是指用户每次访问的过程的参与度，本文采用了单个资源平均停留时长指标作为判断用户活跃度的依据。平台活跃度主要考察资源的浏览量及各个功能模块的参与程度，本文分别对资源活跃程度以及平台功能模块活跃度进行了统计。
1、单个资源平均停留时长
新能源汽车教学资源库中资源的类型主要分为视频、动画和图文资源，视频的长度为5-10分钟，动画的展示时间为1-2分钟，图文的页数为3-5页。从统计数据来看，超过80%的资源浏览时长大于资源正常展示的时长，超过30%的浏览时长在资源正常展示时长的2倍以上。浏览时长较长的资源可能是精品资源，也可能是学习难度较大的资源，需要进一步鉴别。浏览时长少于正常展示时长的资源可能是因为资源的制作质量不佳，需要完善。
2、资源活跃程度
从资源的浏览次数来分析，超过40%的资源的浏览次数多于100次，也就是超过3400条资源得到了较多的展现。但是，同样需要注意的是有超过30%的资源只有不到10次的浏览量。这说明资源库平台中还有大量的资源没有被课程调用，相关课程的课程设计需要优化，没有关注学习者的需求和特点。需要搭建更多的课程充分展现所有的资源，或者通过完善资源库平台的功能，使资源得到轮流展示。
三、运营效果分析
运营效果分析从两个方面进行：用户对于课程的评价和考核测验成绩分析。资源库共有40门课程，由于篇幅所限，本文从中随机选择8门课程的数据分析结果进行展示。
1、用户对课程的评价
从用户对于课程的评价来看，各门课程得分为5分（非常满意）的比例均在90%以上。说明用户对于本资源库的功能设置和资源质量总体满意，这也将会使更多的学生加入到在线课程学习中来。
2、考核测验成绩分析
从整体考核结果来看，大部分学生学习比较认真，能够按照要求完成学习任务，超过90%的学生都可以顺利通过考核，获得结课证书。
但是，一个理想的考核结果应该符合正态分布。从实际考核结果的成绩分布来看，部分课程的考核成绩整体偏高或者偏低，说明这些课程的考核难度设置不合理，内容、题型方面有待提高。
四、结论
通过对新能源汽车教学资源库用户行为数据的黏度、活跃度、效果分析得出以下结论和建议：
1、平台功能的改进
（1）限定每条资源的最短浏览时间。
（2）优化资源浏览数量的计算方法。
（3）在资源中穿插互动性题目，确保有效浏览。
（4）对资源进行轮播展示，使每条资源均有展示机会。
（5）去除活跃度极低，实际作用有限的模块。
2、资源质量的提升
（1）检查并改进跳出率较高的资源。
（2）检查并降低浏览时间过长的资源的难度。
（3）设置考核题目难度为合理范围，使成绩符合正态分布。
3、用户学习的监督
（1）限制用户每天可以获得的最高分数和在线时长。
（2）将课程一次性考核更改为月度考核，使在线学习行为常态化。
参考文献：
1.胡志波；鄢来均；曾艳；网络环境下大学生主动学习参与度的研究[J]；中国科教创新导刊；2012年34期
2.张丽霞；郭秀敏；影响虚拟课堂学习参与度的因素与提高策略[J]；现代教育技术；2012年06期
3.朱志勇；基于学习分析技术的教师网络学习行為的分析研究[D]；沈阳师范大学；2016年
4.杨金来；网络学习行为的实时监控研究与实践[D]；浙江工业大学；2008年