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基于Python的Moodle学习平台日志分析＊

更新时间：2019-12-24 12:43:00 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Moodle作为一种开源学习平台,在高职院校中得到了广泛的运用。Moodle在使用过程中,积累了大量的数据。利用Python语言设计程序,对学习平台积累的日志数据进行分析,揭示出Moodle学习平台在线学习人数随日期和时间的变化规律,为学习平台的计算资源分配及教师在线辅导的时间选择提供决策依据。


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基于Python的Moodle学习平台日志分析＊.pdf 2M

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计算机时代 2018 年 第 10期  
·19·  
DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2018.10.006  
基于Python的Moodle学习平台日志分析＊  
宋永生，吴新华  
(江苏工程职业技术学院，江苏 南通 226007)  
摘
要：Moodle 作为一种开源学习平台，在高职院校中得到了广泛的运用。Moodle 在使用过程中，积累了大量的数  
据。利用Python语言设计程序，对学习平台积累的日志数据进行分析，揭示出Moodle学习平台在线学习人数随日期和  
时间的变化规律，为学习平台的计算资源分配及教师在线辅导的时间选择提供决策依据。  
关键词：Python；Moodle；学习平台；日志  
中图分类号：TP391  
文献标志码：A  
文章编号：1006-8228(2018)10-19-03  
Analysis of the log of Moodle learning platform using Python  
Song Yongsheng, Wu Xinhua  
（Jiangsu College of Engineering and Technology, Nantong, Jiangsu 226007, China）  
Abstract： As an open source learning platform, Moodle has been widely used in higher vocational colleges. Moodle has  
accumulated  
accumulated on the learning platform, reveal the law that the number of online learner on Moodle learning platform changes with  
the date and time, and provide decision basis for the allocation of computing resources of the learning platform and time  
selection of teachers' online tutoring.  
Key words：Python；Moodle；learning platform；log  
a lot of data in the process of using. Design a program by using Python language to analyze the log data  
a
大量的学习资源数据和学习行为数据，而这些数据并  
没有在在线学习实践中真正发挥应有的作用。  
Python 是 Guido van Rossum 在 1989 年圣诞节期  
间开发的一种面向对象的解释型高级程序设计语  
言。Python程序具有简洁性、易读性、可扩展性及跨平  
台运行。Python作为一种胶水语言，方便扩展，提供了  
丰富的 API 和工具，可以使用 C、C++或 Java 来编写扩  
充模块。Python 最大的优势是有丰富的库，数据分析  
是Python的杀手锏，利用Python做科学计算的科研人  
员日益增多。因为Python是一种解释型语言，所以运  
行速度相对较慢，而且代码不能加密，但利用 Python  
语言编程的开发速度较快。  
0 引言  
Moodle是一种开源在线学习平台，它基于开源脚  
本语言 PHP 开发，数据库采用开源关系型数据库  
MySQL，支持SCORM 和AICC标准课件，可以创建互  
操作、易访问和可复用的基于 Web 的学习内容 。  
Moodle把整个学习过程抽象为活动和资源，主要有课  
程管理、作业、聊天、投票、论坛、测验、问卷调查、互动  
评价及资源等模块[1]。Moodle 学习平台界面简洁明  
了，但功能非常强大，Moodle 的在线教学模块采用可  
自由组合的动态模块化设计，教师构建在线教学课程  
像搭积木一样简单有趣。伴随着Moodle的飞速发展，  
近年来国内很多高职院校先后上线了 Moodle 在线学  
习平台。Moodle网络学习平台在使用过程中，积累了  
随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，各  
种应用系统近年来积累了大量的数据，对这些数据进  
收稿日期：2018-07-02  
＊基金项目：2017年江苏省教育信息化研究课题（20172169）；江苏省高校哲学社会科学研究项目（2016SJB880099）；江苏省现代教育技术研究  
项目（2018-R-64928）；南通市2015年科技计划项目（GY12015011）；江苏工程职业技术学院2015年校级科研计划项目（GYKY/2015/7）  
作者简介：宋永生（1984-），男，江苏徐州人，硕士，工程师，江苏工程职业技术学院图文信息中心教师，主要研究方向：大数据及物联网技术研究。  
Computer Era No. 10 2018  
·20·  
改进  
行分析的需求也与日俱增，然而普通用户在进行数据  
分析和使用相关工具时也面临着诸多问题[2]。目前主  
流的数据分析软件有 Matlab、SPSS 和 SAS，然而这些  
软件费用高昂，安装包较大，安装过程复杂，所以很多  
研究人员纷纷将目光转向程序设计。目前数据分析  
的程序设计语言主要包括R和Python。数据集大了以  
后，R语言的处理速度下降明显，而且R语言的受众较  
窄，一般只有金融方面的人士在使用。近年来，随着  
Python 语言在人工智能领域的大放异彩，Python 走进  
了中小学课堂，且被列为全国计算机等级考试的程序  
语言，越来越多的人开始学习和使用 Python 语言。  
Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一[3]。  
本文提出利用Python语言进行程序设计，对开源  
学习平台Moodle积累下来的日志数据进行分析，尝试  
发现一些对Moodle学习平台有用的信息。  
学习平台  
数据收集  
数据预处理  
数据分析  
数据可视化  
知识  
图1 数据分析处理的流程图  
2 相关技术  
2.1 数据预处理  
收集到的原始数据可能来自不同的数据源，不  
同的格式，而且数据中也可能有缺失、重复、不一致  
甚至错误的数据，这使得数据分析的结果可能出现  
偏差，甚至错误，所以在数据分析之前的数据预处  
理非常重要。数据预处理分为数据清洗、数据集  
成、数据规约及数据变换四个步骤。数据清洗主要  
包括填充缺失值、光滑噪声、识别离群点等；数据集  
成主要指集成多种数据源；数据规约主要指数据的  
简化表示；数据变换主要指数据规范化、离散化及  
概念分层等。  
1 数据处理流程  
本文采用Python语言编写程序，对Moodle学习平  
台积累下来的日志数据进行分析，数据分析处理的流  
程如图1所示。  
本文的数据来自Moodle学习平台，可以编写程序  
连接学习平台的 MySQL 数据库读日志数据，也可以  
通过日志页面直接导出 Execl 或 CSV 格式日志数据。  
本文在导出 Execl 格式的日志数据后，编写 Python 程  
序，利用 openpyxl 库，读取日志数据，转换日期时间列  
图2 预处理后的部分日志数据  
的格式，生成新的日期列和时间列，将处理结果保存  
为新的 Execl 文件，部分日志数据如图 2 所示，其中加  
粗的为新增列。由于本文的数据源单一，不存在数据  
缺失等问题，所以数据预处理相对简单。  
方法，其中最主要的是 Series 和 DataFrame 数据结构。  
Series用来表示一维数据结构，与数组类似，但功能更  
强大，每一个元素都有一个标签，可以理解为一组带  
索引的数组。DataFrame 用来表示二维的表结构，它  
是由按一定顺序排列的多列数据组成，各列的数据类  
型可以不同。  
2.2 利用Pandas进行数据分析  
数据分析是指利用统计等方法对收集到的数据  
进行分析，提取有用信息并形成知识的过程。数据挖  
掘是从海量数据中抽取前所未知的，可理解的，可操  
作信息的过程，数据挖掘是数据分析的高级阶段。  
Pandas 是一个专门用于数据分析的开源 Python 库[4]，  
它以 Python 的科学计算基础库 NumPy 为基础，使得  
Pandas具有较好的兼容性，还可以借力NumPy库在计  
算方面的高性能优势。Pandas 最初由 AQR Capital  
Management 于 2008 年 4 月开发，并于 2009 年底开  
源。Pandas提供了多种高级的数据结构和数据处理的  
本文利用Python编写程序，读取数据预处理得到的  
Execl 文件，首先把用户全名及日期列读取到 Pandas  
DataFrame 中，删除重复行，然后按日期进行分组，统  
计每组总人数，得到在线人数随日期变化的统计数据；  
再把用户全名、时间列读取到 Pandas DataFrame 中，  
删除重复的行，按时间进行分组，统计每组总人数，  
得到在线人数随时间变化的统计数据。  
2.3 利用Matplotlib进行数据可视化  
数据可视化是指将数据分析的结果，通过图形等  

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