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面向MOOC的学生在线学习行为分析
被引量：
1
1
作者
高涛
葛耀阳
+1 位作者
刘瑶
孙朝云
《信息技术》
2023年第9期26-32,共7页
针对开放式在线课程(MOOC)易产生辍学率高与学习效果较差等问题,基于MOOC课程后台数据提取学习行为特征,根据数据集的具体情况提出课程探索类特征,该类特征在多处检验中均展现出较为明显的优势;提出一种基于孤立森林算法的无监督异常值...
针对开放式在线课程(MOOC)易产生辍学率高与学习效果较差等问题,基于MOOC课程后台数据提取学习行为特征,根据数据集的具体情况提出课程探索类特征,该类特征在多处检验中均展现出较为明显的优势;提出一种基于孤立森林算法的无监督异常值筛选方法;对提取的学习行为特征进行非参数检验、联合检验,以及特征权重计算。最终,使用提取的学习行为特征预测辍学率,取得了较好的预测效果。
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关键词
学习
行为
分析
学习行为特征工程
辍学
行为
预测
异常样本清洗
MOOC
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题名
面向MOOC的学生在线学习行为分析
被引量：
1
1
作者
高涛
葛耀阳
刘瑶
孙朝云
机构
长安大学信息工程学院
出处
《信息技术》
2023年第9期26-32,共7页
基金
长安大学研究生教育教学改革资助项目(300103112-404)
长安大学国际教育专业建设项目(300108211031)。
文摘
针对开放式在线课程(MOOC)易产生辍学率高与学习效果较差等问题,基于MOOC课程后台数据提取学习行为特征,根据数据集的具体情况提出课程探索类特征,该类特征在多处检验中均展现出较为明显的优势;提出一种基于孤立森林算法的无监督异常值筛选方法;对提取的学习行为特征进行非参数检验、联合检验,以及特征权重计算。最终,使用提取的学习行为特征预测辍学率,取得了较好的预测效果。
关键词
学习
行为
分析
学习行为特征工程
辍学
行为
预测
异常样本清洗
MOOC
Keywords
learning behavior analysis
learning behavior feature engineering
dropout behavior prediction
outlier cleaning
MOOC
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向MOOC的学生在线学习行为分析
高涛
葛耀阳
刘瑶
孙朝云
《信息技术》
2023
1
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