【摘要】：文章以國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)夢(mèng)課平臺(tái)選課人數(shù)最多的8門(mén)MOOC課程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),抽取了課程因素等三個(gè)維度、共計(jì)40余項(xiàng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)開(kāi)展輟課預(yù)測(cè)問(wèn)題研究。首先,文章分析了各門(mén)課程中對(duì)預(yù)測(cè)輟課最有幫助的行為數(shù)據(jù);其次,文章根據(jù)分析結(jié)果,選取11項(xiàng)行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種預(yù)測(cè)模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明針對(duì)不同課程建立不同的預(yù)測(cè)模型對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行輟課預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率平均達(dá)到90%以上。這一結(jié)果對(duì)預(yù)警學(xué)習(xí)者輟課從而實(shí)施教師干預(yù),最終提高M(jìn)OOC課程中完成課程的學(xué)習(xí)者比例帶來(lái)幫助。
[Abstract]:Based on the data of 8 MOOC courses selected from the dream course platform of the University of National Defense Science and Technology, this paper extracts three dimensions such as curriculum factors and more than 40 learning data to carry out a study on the prediction of drop-out courses. First of all, the paper analyzes the most helpful behavioral data for the prediction of drop-out courses in each course. Secondly, according to the analysis results, the paper selects 11 behavioral data training multivariate linear regression and neural network prediction model. The experimental results show that the accuracy of different prediction models for different courses is over 90% on average. This result can help early warning learners to drop out of classes and implement teacher intervention, and eventually increase the proportion of learners who complete the MOOC curriculum.
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)訓(xùn)練部信息中心;中國(guó)人民解放軍西部戰(zhàn)區(qū)78092部隊(duì);
【基金】：2015年國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目?面向課程的大規(guī)模在線教育資源組織與持續(xù)優(yōu)化的理論與方法?(項(xiàng)目編號(hào):61532001) 2015年湖南省普通高等學(xué)校教學(xué)改革研究項(xiàng)目?基于MOOCs的大學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)流分析及教學(xué)改革研究?的階段性研究成果 2016年教育部在線教育研究中心在線教育研究基金(全通教育)(項(xiàng)目編號(hào):2016YB151)資助
【分類(lèi)號(hào)】：G434

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本文編號(hào)：2382393