【摘 要】
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利用学习分析技术挖掘在线学习特征是理解与优化教学过程、实现教学决策和学业预警的重要依据。在采集在线学习者的人口统计信息、学习背景、家长参与以及学习者的行为特征等
【基金项目】
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上海市教育科学研究项目(C17014/17AR04);上海电机学院重点教研教改项目(A1-0224-17-009-05);上海电机学院计算机科学与技术优势学科(16YSXK04)
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利用学习分析技术挖掘在线学习特征是理解与优化教学过程、实现教学决策和学业预警的重要依据。在采集在线学习者的人口统计信息、学习背景、家长参与以及学习者的行为特征等信息的基础上,首先使用感知机、支持向量机和神经网络等分类算法,分别构造了不同的学习成绩预测模型;通过比较模型的准确度、召回率、F值,误分类样本数量和精确度,最终选择基于支持向量机的成绩预测模型。其次,通过分析模型参数,得出了影响学习成绩的主要因素是学习者参与小组讨论、课堂举手、访问与课程相关资源以及浏览通告等学习者行为特征的结论。最后,提出教师应该
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