2 在线学习过程行为数据采集与预处理 

　　2.1 在线学习过程行为数据模型 

　　在线学习过程行为数据模型是学习过程的信息框架。根据在线学生的活动等级，将在线学习过程分为低级、中级和高级三个级别。低级在线学习过程是用户在平台中的一次性操作，如保存电子文档、观看视频、收听音频等操作。中级学习过程是用户在平台中的互动操作，如在线交流、讨论、提问、解答及评价等操作。高级学习过程是用户在平台中利用已知知识完成综合性问题解答的操作，如对问题的深加工、作品设计等操作。

　　根据在线学习过程等级构建的在线学习过程数据模型，如图2所示。该数据模型具有多层次性，能够更加深入分析在线学习过程的类别、数据关系及数据定义格式，为学习过程行为的聚类分析，课程资源推荐及学习过程与学习效果关联分析提供基礎数据。 

　　2.2 在线学习过程行为数据采集 

　　由于在线学习过程行为数据复杂繁多，必须在后台数据库提供的基本课程及用户数据基础之上，结合从服务器端和客户端采集的学习过程行为数据，才能保障在线学习过程行为数据的全面性和真实性。 

　　1） 服务器端数据。学生登录在线学习平台选择某门课程进行学习时，tomcate等Web服务器会利用系统日志记录用户的行为轨迹及各种操作，收集的信息包含学生的IP地址、登录时间、在线时长等。Web服务器系统日志采集用户学习过程行为数据流程如图3所示。 

　　2） 客户端数据。程序员可以利用Javascript等脚本语言及page、session、application等内部对象实现对用户数据收集，也可以借助一些具备数据收集功能的浏览器来采集平台用户的学习过程行为数据。 

　　3） 学习平台后台数据库。在线学习平台的后台数据库MySQL记录了用户的基本信息以及学习课程的基本情况。 

　　在线学习过程行为数据由于存在不同的类型，如结构化、非结构化及半结构化，同时，收集的源数据可能存在冗余、不完整、有噪声的情况，需对原始学习过程行为数据进行去重、去噪、转换及缺失处理等数据预处理工作。 

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