基于 Python 的高校在线课程互动数据采集与多维度分析

摘要

随着高校在线课程的普及，课堂互动数据采集与分析对于教学质量监测与优化具有重要意义。本文基于 Python 技
术，设计并实施了高校在线课程互动数据的采集流程及多维度分析方法。通过实践案例，详细展示了数据清洗、时间序列
分析和文本内容挖掘等操作，揭示了学生互动活跃度的时段性分布及教师授课方式对互动效果的影响。结果为教学策略优
化提供了依据，也验证了 Python 在教育数据分析中的可行性与高效性。研究成果可为高校在线教学改进提供有益参考。