【摘 要】
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文章首先提出了一种基于大学课堂学习行为的成绩预测方法。随后,文章以武汉市H高校2016~2019年11门本科课程的相关数据和考试成绩为例,通过最终考试成绩与相关行为变量的相关性分析,确定预测变量,并设计了4种预测变量组合。最后,文章采用常用的四种机器学习分类算法,对这4种预测变量组合的精度进行了对比分析,结果表明:使用LMS行为变量和课堂视频行为变量组合的预测准确率最高,但仅有理论价值;而LMS行为变量和计算机自动分析课堂视频行为变量的组合方案虽然准确率不算最优,但优于单纯使用LMS行为变量进行预测的准确
【机 构】
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华中科技大学电子信息与通信学院,华中科技大学土木与水利工程学院,华中科技大学现代教育技术中心
【基金项目】
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湖北省2018年省级教学研究项目“基于智慧教室的信息技术与教育教学深度融合模式改革研究及实践”(项目编号:2018048),国家重点研发计划课题“基于大数据的教学效果评价技术”(项目编号:2018YFB1004504)的阶段性研究成果。
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文章首先提出了一种基于大学课堂学习行为的成绩预测方法。随后,文章以武汉市H高校2016~2019年11门本科课程的相关数据和考试成绩为例,通过最终考试成绩与相关行为变量的相关性分析,确定预测变量,并设计了4种预测变量组合。最后,文章采用常用的四种机器学习分类算法,对这4种预测变量组合的精度进行了对比分析,结果表明:使用LMS行为变量和课堂视频行为变量组合的预测准确率最高,但仅有理论价值;而LMS行为变量和计算机自动分析课堂视频行为变量的组合方案虽然准确率不算最优,但优于单纯使用LMS行为变量进行预测的准确
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