【摘 要】
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虽然基于计算机网络与多媒体技术的第三代远程学习——网络学习已取得了很大成功，但是它较传统学习方式存在更加严重的学生沉淀(dropout)现象。对沉淀学生的预警成为远程学习
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虽然基于计算机网络与多媒体技术的第三代远程学习——网络学习已取得了很大成功，但是它较传统学习方式存在更加严重的学生沉淀(dropout)现象。对沉淀学生的预警成为远程学习组织机构关注的难点问题。以往研究主要侧重于使用时间不变型数据（如远程学习者的人口统计学特征、参加远程学习之前的学业表现）和远程学习过程中的阶段性考核指标，而在应用学习管理系统(LMS)存储的时间序列数据时主要将其作为对阶段性考核的补充，而没有保持原数据作为时间序列的特点，未应用时间序列模型对其加以分析。这使得以往研究的推广性受到很大限制。 本文的主要创新在于，将基于隐马尔可夫模型的分类引入远程学习沉淀预警问题，通过对LMS序列数据的分析来识别具有较高沉淀风险的远程学习者，拓展了沉淀预警问题的研究思路。这一思路具有较强的推广性，可以推广到其它由学习者自主决定学习进度的远程学习应用环境中;并且在一定程度上揭示了远程学习者在此类学习过程中的某些行为特点，可以为远程教育机构的工作提供有益参考。 在中国人民大学网络学院的日志管理系统上进行的实证研究表明这一思路可以在入学后18个月内较为准确而稳健地识别出大部分沉淀学生。本文所构建的分类器能够在入学后第18个月取得89.16％的平均测试判对率，准确识别出了87.96％的沉淀学生，并且参数拟合与分类效果均较为稳健。同时发现无论是选修课程还是通过考试，高效学生均相对更加积极迅速，而沉淀学生则相对迟缓。这些信息对于远程学习组织机构的督导工作具有较大的参考价值。
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