《表3 特征变量两两之间及与期末成绩的皮尔逊相关系数表》

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《MOOC课程资源访问模式与学习绩效的关系研究》

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*p<0.05；**p<0.01

由于选取的两个指标之间若存在高度相关性，可能会减弱其他特征指标对于聚类结果的影响，降低聚类结果的准确性，因此本研究首先采用皮尔逊相关分析方法将最初定义的18个访问行为变量进行两两相关分析，以检验最初定义变量是否存在相关性较高的问题。皮尔逊相关分析显示视频访问完成度与视频访问总时长、习题访问完成度与习题访问次数的相关系数均在0.8以上，为此需要从两个变量中取舍。考虑到研究主要关注对于学习绩效具有促进作用的资源访问行为变量，所以研究将相关性较高的两个变量分别与期末成绩进行相关性分析，并最终选择保留与期末成绩相关性更高的变量作为访问模型构建的特征变量。这种方法在以往研究中也用过，如Khalil等（Khalil&Ebner，2017）发现学习者登录频率和阅读帖子频次高度相关（r=0.807，p<0.01），因此在初步的筛选中保留了阅读帖子频次，而排除了登录频次这一指标。此外，对于与期末成绩没有显著相关的变量，我们也直接进行了删除，如信息、进度和扩展页面的访问时长、论坛访问时长。最终，本研究确定如下12个特征变量（见表2）。这12个特征变量两两之间的相关系数及其与期末成绩（FG）的相关系数见表3（采用英文首字母缩写代表各特征变量）。