【摘 要】
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近年来,互联网技术得到了飞速发展,推动了在线学习社区的发展,使得教育更加公平化。越来越多的学习者选择从在线学习社区获取知识,通过在线课堂、与他人通过Web短文本讨论等方式进行学习。但因为在线学习社区这种无人监管的学习环境,大量的学习者因为这种学习环境和无法预测自己学业课程的学习情况,从而在学业课程上产生懈怠,导致最终课程考核不及格。因此,为了使学习者在学习社区中更加顺利的“毕业”,大量的学者专家都
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近年来,互联网技术得到了飞速发展,推动了在线学习社区的发展,使得教育更加公平化。越来越多的学习者选择从在线学习社区获取知识,通过在线课堂、与他人通过Web短文本讨论等方式进行学习。但因为在线学习社区这种无人监管的学习环境,大量的学习者因为这种学习环境和无法预测自己学业课程的学习情况,从而在学业课程上产生懈怠,导致最终课程考核不及格。因此,为了使学习者在学习社区中更加顺利的“毕业”,大量的学者专家都积极致力于学习者学业成绩预测方面的研究。但令人不满意的两个地方,(1)从先前专家、学者的研究中发现,使用决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等比较陈旧的传统机器学习方法的预测效果(预测准确率)不如深度学习方法;(2)到目前为止,几乎还没有一个可直接使用的通用的预测工具,对学习者学业成绩进行分析预测。为了实现在线学习者学业成绩预测系统,本文在在线学习社区的背景下,针对在线学习者学业成绩数据集的特点,主要做了如下工作:首先,设计并实现在线学习环境,以获得在线学习者学业成绩数据集;接着,实现数据预处理功能,针对数据集的特点,对数据进行数值化、归一化、降维等操作,将数据转化成可直接计算且消除量纲差异;然后,实现学业成绩预测功能,在数据预处理的基础上,对学业成绩进行预测,将学习者的学业成绩按照学业成绩层次进行分类预测。在预测算法上,以提升准确率为目的,选择目前较为火热的深度学习方法对学习者学业成绩进行分类预测;最后,实现数据可视化功能,基于原始数据集及预测后的学业成绩,将其以图表的形式展示给学习者。
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