基于教育數(shù)據(jù)挖掘的在線(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)成績(jī)預(yù)測(cè)建模研究
[Abstract]:In this paper, data mining and machine learning are used to study the factors that affect the academic performance of online learners from educational data and to construct a classified prediction model. Firstly, the influencing factors of academic achievement are determined by calculating the correlation coefficient between all individual data attributes and academic achievement categories and calculating the information gain rate of all attributes. Then, the integrated learning method is proposed to construct the integrated academic achievement classification prediction model, and the performance of the single classification model and the integrated classification model constructed by various algorithms is compared. Finally, the nested ensemble learning method is used to construct the online learners' academic achievement classification prediction model, and the performance of the model is evaluated. The research results can provide a reference for the research of influencing factors and prediction modeling of online learners' academic performance, and also help to promote the practice of online learning academic early warning, academic achievement prediction and evaluation.
【作者單位】: 華中師范大學(xué)國(guó)家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心;貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】:國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題“學(xué)習(xí)云服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究與平臺(tái)開(kāi)發(fā)”(項(xiàng)目編號(hào):2015BAH33F02)研究成果;
【分類(lèi)號(hào)】:G434
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