基于行为分析的在线课程成绩预测模型

任占广; 尚福华

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cqvip:随着大学在线课程占全部课题比重的不断提高,为了更加科学地分析在线学习行为和准确地预测在线课程成绩,提出了一种基于行为分析的在线课程成绩预测模型。首先,对学习行为及成绩预测策略进行了系统分析,构建了在线平台数据处理、成绩预测算法设计、成绩预测及算法优化的在线成绩预测机制;其次,利用数据挖掘技术收集在线学习行为数据,结合在线用户的操作特点对行为数据进行分析,提取了与成绩密切相关的10种行为指标数据并存储到数据库中;最后,以“玩课网”平台的重庆文理学院“大学生计算机基础”课程后台数据库作为实验数据基础,结合该课程实施特点,分析了学生学习行为,确定了学习行为指标等级,提取和转换了学生学习行为数据,并利用神经网络实现了在线课程成绩的预测。实验结果表明成绩预测的准确率较高。

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来源
《计算机技术与发展》 |2019年第11期|139-143|共5页
作者
任占广; 尚福华;
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作者单位

重庆文理学院软件工程学院重庆 402160;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆 163318;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
行为分析; 数据处理; 神经网络; 成绩预测;

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