【摘 要】
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为解决单一学数据的学习评价信息缺失问题,提出多源教学数据融合的学习评价,用以探析数据融合技术在教学中的应用价值。先用Spearman计算不同数据源之间的相关性,算出不同数
【机 构】
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安徽经济管理学院信息工程系,安徽经济管理学院教务处,合肥工业大学管理学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0965),安徽高校继续教育教学改革项目(2018jxjygg008),安徽省教育厅教学研究项目(2019jyxm0910),安徽省高水平教学团队项目(2018jxtd044)
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为解决单一学数据的学习评价信息缺失问题,提出多源教学数据融合的学习评价,用以探析数据融合技术在教学中的应用价值。先用Spearman计算不同数据源之间的相关性,算出不同数据源的关系权重和寻优权重,然后综合加权进行融合计算。通过综合加权融合对学生的综合学习评价进行融合计算,不仅可以平衡学生在不同教学方式下的学习评价的差异,融合不同学习方式之间的优缺点。通过实验验证综合加权的数据融合算法是效的,可以为更全面的学习评价提供帮助,为适应自身学习提供依据。
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