[1]刘桐,顾小清.以学习分析技术理解学习失败——基于在线课程退课行为的视角[J].开放教育研究,2022,28(03):93-101.DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2022.03.010.
论文精缩一、引言诸多学者围绕学习者退课现象开展研究。在此背景下，本研究利用细粒度学习数据，综合使用数据挖掘算法与工具，从时域角度建模学习者退课过程，动态捕捉学习路径的状态变化，解析学习者退课的行为特征和规律，为理解学习失败提供事实依据。
二、文献综述通过查找近三年有关“学习路径”的国 内外文献发现，当前研究主要聚焦于学习路径顶层 设计、学习路径模式发现和学习路径自动生成。
三、研究设计包括问题的界定、数据介绍、研究方法与过程。
图1 研究方法与过程图，图片引用自原文
四、研究结果从学习路径相似度与聚类结果、学习路径群体特征差异比较（基于图拓扑参数的学习路径差异比较、基于步长矩阵的行为模式差异比较）两大方面展开报告。
五、结论与讨论发现存在“体验型”与“孤立型”两类学习者；并给出四点建议。
图拓扑参数计算结果：不同类型学习者在学习投入、学习资源切换频率、学习路径聚集度、小世界网络特性和学习资源重要性等方面存在明显差异；
行为发生概率结果：不同类型学习者存在类似的视频交互行为，“体验型”学习者存在课程甄选行为，“孤立型”学习者缺少社交性交互行为。
图2 论文内容图
反思此研究利用细粒度学习数据，应用数据挖掘算法，从时域角度建模学习者退课过程，动态捕捉变化，解析学习者退课的特征和规律，为理解学习失败提供事实依据。
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