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機(jī)器學(xué)習(xí)方法在MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)完成率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-24 16:56
  大量MOOC學(xué)習(xí)者無(wú)法獲取證書順利完成學(xué)業(yè)已成為制約MOOC普及和發(fā)展的主要原因.基于edX發(fā)布的MOOC公開(kāi)數(shù)據(jù),通過(guò)分析學(xué)習(xí)者背景及行為特征,對(duì)中外MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)完成情況進(jìn)行研究,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的XGBoost模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)學(xué)習(xí)者是否能完成課程獲取證書進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,將結(jié)果與傳統(tǒng)的Logistic模型進(jìn)行比較.結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的Logistic模型相比,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)模型整體上優(yōu)于傳統(tǒng)的Logistic回歸模型.XGBoost模型對(duì)于學(xué)習(xí)者獲取證書完成學(xué)業(yè)的概率預(yù)測(cè)能力更強(qiáng).最后,利用XGBoost模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)影響學(xué)習(xí)者完成學(xué)業(yè)的因素的相對(duì)重要性進(jìn)行排序,并找出影響學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)完成率的重要因素,為深入研究MOOC的學(xué)習(xí)模式提供參考.

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【部分圖文】:

圖.泊.口.嘴.日二皿...月..,

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21期?郝思源,等:機(jī)器學(xué)習(xí)方法在MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)完成率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究?89??由于MOOC學(xué)習(xí)的特殊性,尤其是不能隨時(shí)與任課老師互動(dòng)溝通,只能通過(guò)學(xué)習(xí)者一些??簡(jiǎn)單行為特征來(lái)分析其學(xué)習(xí)效果.對(duì)于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的分析,本文選取edX?cái)?shù)據(jù)集中“登??陸次數(shù)、課程訪問(wèn)天數(shù)、視頻播....


圖2學(xué)習(xí)者背景特征對(duì)獲得證書影響??4預(yù)測(cè)結(jié)果比較分析??4.1抽樣方法選擇??

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90??數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)??49卷??素會(huì)影響學(xué)習(xí)者最終是否獲得證書.可以看到,學(xué)習(xí)者的課程訪問(wèn)天數(shù)及學(xué)習(xí)章節(jié)數(shù)對(duì)獲得??證書的影響較大,視頻播放次數(shù)及登錄次數(shù)影響較。??籩蚤獲得Vi私??圖2學(xué)習(xí)者背景特征對(duì)獲得證書影響??4預(yù)測(cè)結(jié)果比較分析??4.1抽樣方法選擇??由于本文....


圖3學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)密度分析??

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郝思源,等:機(jī)器學(xué)習(xí)方法在MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)業(yè)完成率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究??91??無(wú)?UE4%??視角播抽次射??t節(jié)次敕??21期??圖3學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)密度分析??無(wú)?書?mu£^>??登錄次W??無(wú)a書?角ije取??課》罝訪間天《??相?T?ft?碥??olo'ooo??4....


圖4學(xué)習(xí)者行為對(duì)獲取證書的影響??

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