该专利能克服现有学习投入度分析方法的缺点与不足，提供一种基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法。通过抽出在线学习技术标准xAPI确定的学习行为与自主学习有关的行为，并利用学习平台中反映这些行为的数据，建立自主学习投入度显示参数及实时参数生成算法，过程性、动态性地记录、呈现和分析学习投入度及发展情况，支持在线教与学的有效开展。基于在线学习行为的自主学习投入度实时生成方法为基于数据支持的在线学习过程指导和分析提供了有力支撑。
该发明专利的具体实现过程如下：首先，将在线自主学习当作完整过程来看待，并将视频播放参数、观看时长参数和并发行为参数共同构成自主学习投入度显示参数Es，形成学习投入度表达公式；然后，分别构建数据二维矩阵；最后，通过由Pl，Rt和Pa三个参数组成的投入度总参数Es，综合反应在线学习过程中各个行为中反应出来的学习投入情况。
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