摘要
基于学习投入理论,依据学习者在线学习过程中产生的行为数据,采用滞后序列分析法与GSEQ工具进行行为序列分析,利用PSO-BP算法在Matlab编程软件中构建基于学习行为序列的成绩预测模型。实验结果表明,训练集与预测集的准确率均大约为80%,基于学习行为序列的成绩预测模型具有一定实用意义。
Based on the learning behavior input theory and learning behavior data generated by learners'online learning,this paper used the lag sequence analysis method and GSEQ tool,constructed the performance prediction model based on the Matlab programming software.The experimental results showed that the accuracy of both training set and prediction set were about 80%,and the performance prediction model based on learning behavior sequence had some practical significance.
作者
叶伊
许新华
叶晓晓
汪琛玉
鲁月
Ye Yi;Xu Xinhua;Ye Xiaoxiao;Wang Chenyu;Lu Yue(School of Computer and Information Engineering,Hubei Normal University,Huangshi,Hubei,435002;School of Engineering and Technology,Hubei University of Technology,Wuhan,Hubei,430068;Jianghan University,Wuhan,Hubei,430056)
出处
《考试研究》
2024年第5期79-87,共9页
Examinations Research
基金
湖北省教育厅2019年度哲学社会科学研究重点项目“应用技术大学教师专业发展研究”(编号:19d061)
新工科背景下阶梯式赛教融合创新人才培养模式研究(编号:2022007)。
关键词
学习行为序列
滞后序列分析
成绩预测模型
PSO-BP
学习行为投入
Learning Behavior Sequence
Lag Sequence Analysis
Performance Prediction Model
PSO-BP
Learning Behavior Engagement
作者简介
叶伊,硕士研究生,湖北师范大学计算机与信息工程学院;许新华,教授,湖北师范大学计算机与信息工程学院。湖北黄石,435002;叶晓晓,本科生,湖北工业大学工程技术学院。湖北武汉,430068;汪琛玉,硕士研究生,湖北师范大学计算机与信息工程学院。湖北黄石,435002;鲁月,硕士研究生,江汉大学。湖北武汉,430056。
