HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于教育数据挖掘的在线学习者学业成绩预测建模研究

作者:陈子健; 朱晓亮教育数据挖掘机器学习预测建模学业成绩在线学习

摘要:该文采用数据挖掘和机器学习的方法,研究从教育数据中挖掘影响在线学习者学业成绩的因素并构建分类预测模型。首先,通过计算所有单个数据属性和学业成绩类别之间的相关系数和计算所有属性的信息增益率两种方法共同确定学业成绩的影响因素。然后,提出采用集成学习的方法构建集成式学业成绩分类预测模型,并比较多种算法构建的单一分类模型和集成分类模型的性能。最后,进一步采用嵌套集成学习的方法构建在线学习者学业成绩分类预测模型,并对模型的性能进行评估。研究成果可以为在线学习者学业成绩影响因素研究和预测建模研究提供借鉴,也有助于推进在线学习学业预警、学业成绩预测和评价的实践。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

中国电化教育

《中国电化教育》(CN:11-3792/G4)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

杂志详情