本文選題：MOOC + 輟學(xué)點(diǎn)�。� 參考：《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》2017年04期

【摘要】：【目的】通過北京大學(xué)在Coursera平臺(tái)上運(yùn)行的課程數(shù)據(jù),對(duì)學(xué)生的輟學(xué)行為進(jìn)行研究,以期預(yù)測學(xué)生的輟學(xué)點(diǎn)和輟學(xué)行為,改建教學(xué)慕課質(zhì)量和方法。【方法】在課程數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,提取19個(gè)特征,使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建滑動(dòng)窗口模型,動(dòng)態(tài)預(yù)測學(xué)習(xí)者輟學(xué)率。【結(jié)果】模型預(yù)測準(zhǔn)確率高,普遍在90%以上,效果穩(wěn)定,支持向量機(jī)(SVM)和長短記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)方法建模效果更好。【局限】課程數(shù)據(jù)選課人數(shù)偏多,沒有考慮其他課程數(shù)據(jù)稀疏問題,模型的可移植性仍需要進(jìn)一步考慮。【結(jié)論】使用滑動(dòng)窗口模型建模,能夠幫助MOOC課程教師和設(shè)計(jì)者動(dòng)態(tài)地追蹤課程學(xué)習(xí)者輟學(xué)行為,準(zhǔn)確率高,可以幫助教師通過快速的反饋來調(diào)整課程,降低輟學(xué)率。
[Abstract]:[objective] based on the course data of Peking University running on Coursera platform, this paper studies the behavior of students' dropping out, in order to predict the drop out point and behavior of students, and to reconstruct the quality and method of teaching. [methods] based on the course data, 19 features were extracted, and a sliding window model was constructed using machine learning algorithm to dynamically predict the dropout rate of learners. [results] the prediction accuracy of the model was high, generally over 90%, and the effect was stable. Support Vector Machine (SVM) and LSTM (long and short memory Network) are more effective than other methods. The portability of the model still needs further consideration. [conclusion] the use of sliding window model can help MOOC course teachers and designers to dynamically track the behavior of course learners dropping out of school, with high accuracy. It can help teachers adjust the curriculum and reduce the dropout rate through quick feedback.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息管理系;北京大學(xué)教師教學(xué)發(fā)展中心;
【基金】：教育部在線教育研究中心教育基金(全通教育)重點(diǎn)項(xiàng)目“慕課在線教學(xué)組織方法實(shí)證研究”(項(xiàng)目編號(hào):2016ZD301)的研究成果之一
【分類號(hào)】：G434;TP181

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本文編號(hào)：2013855