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在线学习是随着网络技术、计算机技术等技术的发展而产生的,其强调学习过程中学习资源的开放性和学生间交流沟通的开放性。在线学习已成为主流的学习方式,大量的学习者参与到在线学习中。然而,由于师生间的联系、沟通、交流不够,学生在线学习的参与情况并不理想,学生参与的持续性及效率不佳。学生参与是学习发生的必要条件,学生的参与情况对在线学习有着重要影响。因此,有必要对在线学习中学生的参与情况进行分析与研究,帮助教师了解学生的参与情况以便进行及时干预,帮助学生反思自己的学习并促进其深入参与学习过程。学生参与度是对学生参与情况的量化,包括学生的行为参与、认知参与和情感参与,是一个复杂的问题。目前,已有研究主要关注学生参与的理论模型构建、外显行为统计、影响因素及效果分析,缺少对学生参与度精确度量的研究。因此,论文拟提出一个可信的、可度量的学生参与度模型,对学生的行为参与、认知参与、情感参与进行精确刻画分析。具体的研究工作主要体现在以下几个方面：(1)在线学习中学生参与度模型构建。针对已有模型中关注学生外显行为表现、缺乏对认知和情感综合考虑等问题,论文依据以学生为中心的建构主义学习理论、在线学习的要素及影响因素、学生参与的影响因素,提出S-TEC学生参与度模型,并结合在线学习中学生参与的特点,提出学生参与度模型的“三维四度”分析框架,并对该分析框架从行为参与、认知参与和情感参与三个维度展开,形成3+2+1分析模式。(2)基于综合权重的学生行为参与度分析。针对已有研究中较多地关注学生行为频度,缺乏对学生行为广度和行为深度的考虑等问题,论文从学生实际参与的学习活动出发,结合S-TEC学生参与度模型和分析框架,提出学生行为参与属性划分；针对学生参与行为属性权重设置问题,论文提出利用主观和客观相结合的权重计算方法,并结合属性权重利用线性加权法计算学生行为参与度；实验结果表明综合权重结果排名与最终成绩排名具有更高的一致性,行为参与度计算结果与最终成绩的相关性显著,验证了综合权重计算和行为参与度计算的有效性。(3)基于灰色偏相关的学生认知参与度分析。针对已有研究中较多地是对在线讨论内容的频次统计和描述性分析,缺乏对学生认知参与度的深入分析等问题,论文以布卢姆认知过程维度为基础,扩展学生认知参与广度,形成学生认知参与维度划分；针对认知参与各维度中低层次维度和高层次维度之间相互影响的特点,提出利用偏相关分析计算各维度的权重：针对学生认知参与度分析过程中部分信息明确、部分信息不明确定的特点,提出利用灰色综合评价对学生认知参与度进行分析；实验结果表明扩展认知广度后的灰色偏相关结果与学生的最终成绩更相关,更能反映出学生的实际认知参与情况。(4)云模型支持下的学生情感参与度分析。针对在线学习中学生情感体验数据获取和量化分析的问题,论文首先以Ekman的六种基本情绪为基础,结合在线学习中学生会出现的学业情绪,形成对学生情感体验的划分,再采用自我报告量表测量学生的情感体验,得到学生情感体验的量化数据；针对云模型的不足,提出利用改进后的学生情感体验云模型对学生情感体验进行分析,通过学生情感体验云模型的相关参数精确刻画学生在学习过程中的情感体验；实验结果表明利用学生情感体验云模型计算学生的情感体验度结果与学生的最终成绩相关,能够反映出学生的情感参与情况。(5)在前文所做研究工作的基础上,论文将学生参与度模型应用于华中师范大学云课堂平台中,选取其中一个班级为分析对象,从整体、个体、不同维度等多个角度进行具体分析,帮助教师了解学生的学习情况,以便进行教学策略和学习内容的调整。论文的创新之处主要体现在：1)构建S-TEC学生参与度模型,为学生参与度分析提供理论支撑与量化依据；2)提出基于综合权重的学生行为参与度分析方法,从行为参与的频度、广度、深度对学生行为参与度进行深入分析；3)提出基于灰色偏相关的学生认知参与度分析方法,从认知参与深度与广度对学生认知参与度进行深入分析；4)提出云模型支持下的学生情感体验度分析方法,从学生情感体验的角度实现对学生情感参与度的量化分析。