【摘 要】
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慕课的高翘课率、低完成率使其难以发挥共享服务经济的优势以促进我国教育模式改革。当前学者对于慕课翘课的预测存在准确率较低和缺乏不同课程针对性分析等问题。选择新的特
【机 构】
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对外经济贸易大学信息学院,对外经济贸易大学教务处
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慕课的高翘课率、低完成率使其难以发挥共享服务经济的优势以促进我国教育模式改革。当前学者对于慕课翘课的预测存在准确率较低和缺乏不同课程针对性分析等问题。选择新的特征变量,借助集成学习中的XGBoost算法对不同类型课程的后台数据进行建模和学员翘课预测。从而通过对比研究出不同类型课程的学员翘课影响因素。实验结果与传统机器学习算法SVM、逻辑回归,集成学习算法AdaBoost进行对比。研究证明了XGBoost算法在慕课翘课预测中的有效性,不同类型课程影响因素的差异性。其结果对平台留存率、资源有效使用率提升具有重
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