【摘 要】
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如今，网上课堂由于它获取的便捷性以及资源的丰富性，越来越受到广大学生的欢迎，而在所有的网上课堂中，慕课更是一颗冉冉升起的新星，它的资源更多而且其中还有很多名校的优秀资源，所
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如今，网上课堂由于它获取的便捷性以及资源的丰富性，越来越受到广大学生的欢迎，而在所有的网上课堂中，慕课更是一颗冉冉升起的新星，它的资源更多而且其中还有很多名校的优秀资源，所以使它飞快地在全世界流行。但是由于慕课的约束力较低，很多学生在一些内部或者外部因素下终断了学习课程，造成了教育资源的浪费，为了减少这种现象的产生，希望能够建立一个慕课学生辍学预测模型，从而能提早发现学生的辍学倾向，然后给予一些适当的介入。 本文从两个方向对辍学模型进行了研究。第一个方向是时序模型，以RNN为主，因为学生的学习过程有很明显的时间顺序，前一个时刻的学生表现很可能对下一个时刻的学习状态产生影响，在本文中还第一次提出了将Deep RNN应用于辍学预测。第二个方向是部分判别模型，判别模型使得我们的特征工程方法能够更好的应用，因为它们的扩展性更好，不像时序模型那样更适用于与时间有关的特征。同时利用了一些在前面论文里未提到的新特征来提升我们的模型性能，其中包括提出的“依赖特征”，这些特征使得我们的模型表现得到了明显提升。最后为了削弱数据不平衡问题对于辍学模型的影响，分析了重采样以及调整类别权重对于辍学模型的影响。 本文的研究结果表明时序模型在性能以及对于特征的扩展性上都有欠缺，特征工程方法对于最后结果的影响非常明显。在新发现的特征中本人发现的依赖特征是非常优秀的特征，它使得模型的表现有了明显的提升。
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