【摘 要】
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后疫情时代在线教学已逐渐成为一种教育活动的新趋势,在Moodle在线平台教学过程中,通过对日志数据的收集、分析、比较、筛选等工作,可确定若干个学习效果变量,得到在线学习干
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后疫情时代在线教学已逐渐成为一种教育活动的新趋势,在Moodle在线平台教学过程中,通过对日志数据的收集、分析、比较、筛选等工作,可确定若干个学习效果变量,得到在线学习干预回归模型,结合决策树算法进行在线学习危机的预警,可以判定干预的必要性并由此设计出相应的干预策略.通过将干预模型运用于实践,使用二元Logistic回归结合问卷调研和访谈等进行模型的有效性验证.结果表明:在线学习的教育干预系统能识别出存在危机的情况,及时发出信号并进行预警,这有助于增强学习的动机和习惯的养成,提高学习质量.
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