隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展,大規(guī)模在線開放課程（MOOCs）作為一種的新的教學(xué)方式,在國(guó)內(nèi)開始迅速興起和發(fā)展,但普遍存在著學(xué)習(xí)效果不佳或?qū)W習(xí)者大量流失等問(wèn)題,阻礙了MOOCs的持續(xù)發(fā)展。為了解決MOOCs中存在的問(wèn)題,需要大量關(guān)于MOOCs的研究,深入理解MOOCs下的學(xué)習(xí)者,能實(shí)時(shí)掌握學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)和情況,對(duì)于課程教師和平臺(tái)管理者來(lái)說(shuō)都是極為有利的。其中通過(guò)對(duì)客觀存在的學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)分析來(lái)理解學(xué)習(xí)者是很有研究?jī)r(jià)值和意義的。本文對(duì)楚課聯(lián)盟平臺(tái)下的學(xué)習(xí)者展開研究,充分利用了平臺(tái)中已有數(shù)據(jù),對(duì)在線學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),首先結(jié)合相關(guān)行為理論,對(duì)平臺(tái)下學(xué)習(xí)者進(jìn)行了行為活動(dòng)屬性分析,然后針對(duì)MOOCs中學(xué)習(xí)者流失問(wèn)題,進(jìn)行了影響因素分析并建立行為數(shù)據(jù)模型,提取并確定30個(gè)具體且全新的學(xué)習(xí)者行為特征,然后運(yùn)用邏輯回歸求得各行為活動(dòng)的特征系數(shù)并分析得出了若干個(gè)強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的行為特征,最后了另一種概率圖模型-隱馬爾可夫模型進(jìn)行了預(yù)測(cè)對(duì)比分析,驗(yàn)證并評(píng)估了模型得預(yù)測(cè)精度和可行性。本文研究結(jié)果說(shuō)明了基于學(xué)習(xí)者行為特征對(duì)MOOCs流失問(wèn)題研究是很有價(jià)值的,為之后更加深入挖掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)行為屬性和規(guī)律提供了參考。... 

【文章來(lái)源】：武漢紡織大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Sigmoid函數(shù)函數(shù)()的值有特殊含義，表示預(yù)測(cè)結(jié)果為正標(biāo)簽1（即流失）的概率，其值在0

圖 4.4 P-R 曲線示意圖4 中所示為查準(zhǔn)率與查全率曲線示意圖，其中橫坐標(biāo)表示為查全率稱“P-R 曲線”。從圖中可以很直觀的看出模型在樣本數(shù)據(jù)集上的中一共顯示了 A，B，C 三條曲線，如果一個(gè)曲線完全在另一個(gè)曲者的模型性能優(yōu)于后者，例如圖中所示曲線 A 完全包住了曲線 C，顯優(yōu)于模型 C；當(dāng)兩個(gè)曲線相互交叉的時(shí)候，一般不能這么直接判通過(guò)比較具體的查準(zhǔn)率或查全率，就是比較 P-R 曲線下面積的大小模型查準(zhǔn)率和查全率取得相對(duì)高的比例，但是這個(gè)不容易估算，所能度量就是“平衡點(diǎn)”（Break-Event Point，BEP）。圖中虛線表示查值，這條虛線與三條曲線均有一個(gè)交點(diǎn)即平衡點(diǎn)，比較平衡點(diǎn)的取模型 A 的性能優(yōu)于模型 B。OC 和 AUC

圖 4.5 ROC 曲線示意圖ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線是顯示分類（Classification）模型真率和假正率之間折中的一種圖形化方法。ROC 曲線的面積就是 AUC（Area Under tCurve）。AUC 常用于評(píng)估“二分類問(wèn)題”算法性能也就是模型泛化能力。使用模型測(cè)樣本產(chǎn)生一個(gè)預(yù)測(cè)概率值，然后將預(yù)測(cè)值與分類閾值進(jìn)行比較，若大于閾值則分為正類小于閾值則分為反類。這個(gè)概念叫“截?cái)帱c(diǎn)”。利用模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)分類后，以得到各測(cè)試樣本屬于某類別的相似度概率。比如樣本 D1屬于 A 類別的概率為 0.3一般認(rèn)為預(yù)測(cè)分類概率低于 0.5，D1就屬于類別 B。這里的 0.5，就是“截?cái)帱c(diǎn)”即類閾值。隨著分類閾取值的不同，計(jì)算 TPR 和 FPR 的結(jié)果就會(huì)不同。將不同取值下對(duì)應(yīng)的 TPR 和 FPR 結(jié)果點(diǎn)，將結(jié)果點(diǎn)畫在二維坐標(biāo)上會(huì)得到一條線叫做 ROC 曲線，軸用 Falsepositiverate 即 FPR 表示，縱軸用 Truepositiverate 即 TPR 表示，ROC 曲線意圖如圖 4.5 表示。4.5 交叉驗(yàn)證一般建立模型是不會(huì)將所有數(shù)據(jù)集都應(yīng)用于訓(xùn)練模型，因?yàn)槟Ｐ徒⒅螅枰?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]讓MOOCs更有意義:在謊言、悖論和可能性的迷宮中沉思[J]. 約翰·丹尼爾,王志軍,趙文濤.  現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究. 2013(03)
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本文編號(hào)：3024798