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题名/责任者:

基于学生在线行为的混合课程学习成绩预测研究/罗杨洋著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-302-63314-3 精装/CNY99.00

载体形态项:

265页, [5] 页图版:图;24cm

并列正题名:

Research on the prediction of learning outcomes based on online learning behavior data in blended courses

丛编项:

清华大学优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

罗杨洋 著

学科主题:

高等学校-网络教学-学生-学习成绩-研究

中图法分类号:

G642

书目附注:

有书目 (第245-261页)

提要文摘附注:

本书基于对三所高校混合式教学过程中学生在线学习行为的数据的分析, 探讨混合课程的分类, 提出具有良好的跨课程通用性的分类方法, 利用多种机器学习算法, 构建了基于机器学习算法的、对学生学习成绩进行预测的分析模型, 比较了不同模型在不同课程类型情境下的预测准确率, 并分别采用批量学习和增量学习算法, 利用其他同类高校的课程数据进行了验证研究, 以试图解决以往预测研究中模型预测惟确率仅适用于单一教学情景, 无法在多重教学情境中进行迁移应用的问题。

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