【摘要】：該文采用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)的方法,研究從教育數(shù)據(jù)中挖掘影響在線學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)成績的因素并構(gòu)建分類預(yù)測模型。首先,通過計算所有單個數(shù)據(jù)屬性和學(xué)業(yè)成績類別之間的相關(guān)系數(shù)和計算所有屬性的信息增益率兩種方法共同確定學(xué)業(yè)成績的影響因素。然后,提出采用集成學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建集成式學(xué)業(yè)成績分類預(yù)測模型,并比較多種算法構(gòu)建的單一分類模型和集成分類模型的性能。最后,進一步采用嵌套集成學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建在線學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)成績分類預(yù)測模型,并對模型的性能進行評估。研究成果可以為在線學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)成績影響因素研究和預(yù)測建模研究提供借鑒,也有助于推進在線學(xué)習(xí)學(xué)業(yè)預(yù)警、學(xué)業(yè)成績預(yù)測和評價的實踐。
[Abstract]:In this paper, data mining and machine learning are used to study the factors that affect the academic performance of online learners from educational data and to construct a classified prediction model. Firstly, the influencing factors of academic achievement are determined by calculating the correlation coefficient between all individual data attributes and academic achievement categories and calculating the information gain rate of all attributes. Then, the integrated learning method is proposed to construct the integrated academic achievement classification prediction model, and the performance of the single classification model and the integrated classification model constructed by various algorithms is compared. Finally, the nested ensemble learning method is used to construct the online learners' academic achievement classification prediction model, and the performance of the model is evaluated. The research results can provide a reference for the research of influencing factors and prediction modeling of online learners' academic performance, and also help to promote the practice of online learning academic early warning, academic achievement prediction and evaluation.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)國家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心;貴州財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計劃課題“學(xué)習(xí)云服務(wù)平臺關(guān)鍵技術(shù)研究與平臺開發(fā)”(項目編號:2015BAH33F02)研究成果;
【分類號】：G434

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本文編號：2474622