【摘 要】
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随着在线学习技术的不断发展和在线学习平台的普及,教育数据分析与学习效果预测越来越受到研究者的关注,推动了个性化教学的发展。然而,国内的学习分析预测模型还停留在理论
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随着在线学习技术的不断发展和在线学习平台的普及,教育数据分析与学习效果预测越来越受到研究者的关注,推动了个性化教学的发展。然而,国内的学习分析预测模型还停留在理论探索与构建的阶段,鲜有对在线学习行为数据进行实际预测的研究,仅有的少数研究在选择预测算法时,没有说明选择依据,这会导致预测算法选择上的盲目性。纵观国内外研究,在选取预测学习行为指标时,没有结合整个在线学习过程,大部分研究直接选取行为指标,这难免会造成行为因素的缺失,从而影响预测结果。本文主要的研究内容及研究成果如下:1、使用文献研究法总结分析了国内外关于学习分析模型和学习预测的相关研究,针对总结出来的研究问题,结合云课堂的实际情况,提出研究需要解决的主要问题。2、结合学习者在云课堂中的整个在线学习过程,理清相关文献中影响学习效果的行为指标,在此基础上,提出19个可供数据收集的行为指标,构建了基于在线学习行为分析的学习效果预测模型,该模型构建过程包含四个步骤:数据的采集和预处理、数据分析、学习效果预测算法、预测及干预,学习效果预测算法部分又包含特征值选取、预测算法选择、数据集分类、预测模型评估四部分。3、以华中师范大学云课堂上的一门课程为案例,依据本文构建的学习效果预测模型进行实验研究,实验研究分两次进行:首先,按预测结果高精确度的需求,选用逻辑回归算法进行学习效果预测,实验结果显示,预测模型的各项评估指标的值高达90%以上,预测效果良好;然后,按预测结果的高解释度需求,选用基于规则的遗传编程算法对学习效果进行预测,通过与其他常用的可解释性预测算法进行比较,实验结果表明,基于规则的遗传编程算法在保证有竞争力的预测精确度情况下,拥有更强的解释度。
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