本文關(guān)鍵詞： 云學習平臺 學業(yè)成績 預測 干預 多元線性回歸　出處：《中國遠程教育》2016年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：預測在校大學生學業(yè)成績并及時進行干預指導,是提升大學生學習效果的有效途徑。云環(huán)境下,學習中過程性數(shù)據(jù)的積累為預測分析提供了有力依據(jù)。本研究設計并開展一門基于實體課堂和云學習平臺(MOODLE平臺、微信平臺)的混合式大學課程。通過收集學生多類屬性及學習過程性數(shù)據(jù)建立多元回歸模型,對其將取得的成績進行預測,并展開教學干預以提升其學習效果。結(jié)果顯示,在預測模型方面,多元回歸模型可以在全班水平上取得較佳的預測效果;在預測因子方面,績點、在線學習參與度、前導課成績和學習興趣是影響學業(yè)成績的重要因素;在干預效果方面,教學干預取得了較好效果,學弱群體接受干預后進步顯著。
[Abstract]:It is an effective way to improve the learning effect of college students to predict the academic achievement of college students and conduct timely intervention guidance. The accumulation of process data in learning provides a strong basis for prediction and analysis. This study designed and carried out an entity based classroom and cloud learning platform Moode platform. WeChat platform) of mixed university courses. Through the collection of students' multi-class attributes and learning process data to establish a multi-regression model to predict the results it will achieve. Teaching intervention was carried out to improve the learning effect. The results showed that the multivariate regression model could achieve better prediction effect on the whole class level. In terms of predictive factors, GPA, online learning participation, leading class achievement and learning interest are the important factors that affect academic achievement. In the aspect of intervention effect, the teaching intervention has achieved better effect, and the learning weak group has made remarkable progress after accepting the intervention.
【作者單位】： 首都師范大學信息工程學院;
【基金】：國家社會科學基金重大委托項目“語言大數(shù)據(jù)挖掘與文化價值發(fā)現(xiàn)”(批準號:14&ZH0036)的部分研究成果
【分類號】：G434
【正文快照】： 一、研究背景在線學習和課堂學習相結(jié)合的混合式教學方法,已成為目前許多高校正在探索的模式。隨著以云計算、云存儲為標志的云時代的到來,在線學習方式變得更加多元。學習者可以隨時隨地使用任何設備接入云端學習平臺,基于云存儲的大量在線學習痕跡也為學業(yè)成績預測和個性化

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本文編號：1447474