發(fā)布時(shí)間：2020-06-16 04:19

【摘要】：隨著在線學(xué)習(xí)者規(guī)模的增加,學(xué)習(xí)者的在線學(xué)習(xí)學(xué)業(yè)預(yù)測(cè)成為教學(xué)難題。所以本文立足于學(xué)習(xí)分析技術(shù),利用從在線學(xué)習(xí)平臺(tái)獲得的數(shù)據(jù),嘗試建立能預(yù)測(cè)學(xué)業(yè)成績(jī)的模型,從而為學(xué)業(yè)預(yù)警和優(yōu)化教學(xué)策略提供科學(xué)依據(jù)。(1)首先分析了學(xué)習(xí)分析與教育數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別及學(xué)習(xí)分析的內(nèi)涵,并提出了學(xué)習(xí)分析流程與要素模式,闡述了學(xué)習(xí)分析在教學(xué)過(guò)程中的環(huán)節(jié)及其組成要素。接著提出“學(xué)習(xí)”要素框架,從多個(gè)方面對(duì)“學(xué)習(xí)”進(jìn)行了描述�；凇皩W(xué)習(xí)”要素框架分析了學(xué)習(xí)行為投入對(duì)學(xué)業(yè)成績(jī)的影響,提出了學(xué)習(xí)行為投入測(cè)評(píng)框架,從多個(gè)維度對(duì)學(xué)習(xí)行為投入程度進(jìn)行衡量。(2)以決策樹和隨機(jī)森林算法作為學(xué)習(xí)成績(jī)預(yù)測(cè)模型的實(shí)現(xiàn)方法。首先對(duì)算法原理進(jìn)行了分析。然后采用信息熵的算法思想對(duì)數(shù)據(jù)集中的連續(xù)型變量進(jìn)行了離散化,實(shí)驗(yàn)證明該方法能有效提高算法的擬合程度。接著利用算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行擬合建模,通過(guò)調(diào)參和剪枝等處理方式得到了效果較好(準(zhǔn)確率達(dá)80%)的預(yù)測(cè)模型。最后利用混淆矩陣對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估,模型對(duì)樣本預(yù)測(cè)分類的準(zhǔn)確率分別為H(84%)、M(69%)和L(89%),表明模型對(duì)學(xué)業(yè)預(yù)警是有效的。(3)預(yù)測(cè)結(jié)果表明“學(xué)生缺席次數(shù)”和描述學(xué)習(xí)行為的四個(gè)特征(“查看資源次數(shù)”、“舉手次數(shù)”、“查看公告次數(shù)”和“討論次數(shù)”)對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)影響最大。通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)行為四個(gè)特征的相關(guān)性分析,“討論次數(shù)”與其他三個(gè)相關(guān)性都較低,而其余特征兩兩之間相關(guān)性都較強(qiáng),該結(jié)果有助于學(xué)習(xí)行為投入測(cè)評(píng)框架的維度劃分。
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：G434
【圖文】：

7圖 1.1 論文結(jié)構(gòu)對(duì)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的背景和意義、概念等進(jìn)行綜述與對(duì)比實(shí)現(xiàn)的方法。找出具體實(shí)現(xiàn)方法以后，對(duì)方法的原理進(jìn)的算法具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程與實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的選擇進(jìn)行研究。然后數(shù)據(jù)集上進(jìn)行建模，模型建立好之后對(duì)模型進(jìn)去驗(yàn)證與。主要是闡述學(xué)習(xí)分析的背景、意義與現(xiàn)狀。從大數(shù)據(jù)和習(xí)分析在教育教學(xué)變革中的重要性；從研究現(xiàn)狀中可以的主要問(wèn)題與發(fā)展方向，學(xué)習(xí)分析技術(shù)更多的是在于理對(duì)比國(guó)外在學(xué)習(xí)分析的具體實(shí)現(xiàn)上還有很大的差距。主要是對(duì)學(xué)習(xí)分析進(jìn)行具體的分析，首先了解學(xué)習(xí)分析

第 2 章 學(xué)習(xí)分析的相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)可以界定學(xué)習(xí)分析的內(nèi)涵。學(xué)習(xí)分析關(guān)注點(diǎn)不應(yīng)只是數(shù)據(jù)，，即以服務(wù)學(xué)生和教輔等共同體為目標(biāo)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析解為：為提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，通模等。習(xí)分析與教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ρ冉Y(jié)果上兩小節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析的基礎(chǔ)理論分析來(lái)看，兩者認(rèn)為在很大程度上兩者是相互交叉的，甚至可以說(shuō)學(xué)習(xí)分析上發(fā)展起來(lái)的。數(shù)據(jù)挖掘更加注重在數(shù)據(jù)集上建立模型，通據(jù)集中的特點(diǎn)，不強(qiáng)調(diào)人為的干預(yù)。而對(duì)于學(xué)習(xí)分析來(lái)說(shuō)，即要對(duì)模型的挖掘過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行分析，分析學(xué)習(xí)發(fā)生的過(guò)的結(jié)果。學(xué)習(xí)分析在在線學(xué)習(xí)中的環(huán)節(jié)，是與實(shí)時(shí)課堂教學(xué)不.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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1 孟玲玲;顧小清;李澤;;學(xué)習(xí)分析工具比較研究[J];開放教育研究;2014年04期

2 祝智庭;沈德梅;;學(xué)習(xí)分析學(xué):智慧教育的科學(xué)力量[J];電化教育研究;2013年05期

3 姚登舉;楊靜;詹曉娟;;基于隨機(jī)森林的特征選擇算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2014年01期

4 李青;王濤;;學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀述評(píng)[J];中國(guó)電化教育;2012年08期

5 顧小清;張進(jìn)良;蔡慧英;;學(xué)習(xí)分析:正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術(shù)[J];遠(yuǎn)程教育雜志;2012年01期

6 陳向東;;基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的在線協(xié)作學(xué)習(xí)研究[J];中國(guó)電化教育;2006年10期

7 張存剛,李明,陸德梅;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析——一種重要的社會(huì)學(xué)研究方法[J];甘肅社會(huì)科學(xué);2004年02期

8 洪家榮，丁明峰，李星原，王麗薇;一種新的決策樹歸納學(xué)習(xí)算法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);1995年06期

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1 張瑩;基于決策樹的網(wǎng)絡(luò)學(xué)院學(xué)生學(xué)業(yè)影響因素研究[D];河南大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2715528