智能手机如何评估和预测大学生学业成绩——智能GPA研究简介

• 作者: Rui Wang 于海峰 周晓燕 张悦 曹洁
• 来源期刊: 中国教育信息化·高教职教
• 学科: 教育
• 关键词: 智能GPA 行为斜率 行为断点 线性回归 Lasso正规化
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 前沿论坛
• 页码范围: 6-14
• 页数: 9页
• 分类号: G40-058.1
• 字数: 10659字
• 语种: 中文

摘要

Rui Wang等学者创造性地提出了智能GPA研究,发现了GPA和智能手机传感数据自动推断的一些行为之间有一些显著的关系.提出了一些新的自动检测方法来评估学生的学习和社会行为,包括聚会的情况和时间、学习时间和学习专注度.智能GPA研究深入分析了学习表现,并提出了每个学生数据流时间序列分析,创造性地使用行为斜率和行为断点来捕捉变化行为,以更好地了解成绩高和成绩低的学生之间的个人差异.此外,还提出了一个简单的预测模型,采用线性回归和Lasso正规化来预测成绩.研究发现学生的谈话持续时间的改变、学习的持续时间、责任心、积极的情绪水平和变化、压力的变化是显著的学习成绩预测因子.本研究以一种全新的形式建设精细化的验证预测模型,从多种属性方面捕捉、量化学生的行为变化,进而引发新的提高学习成绩的潜力干预措施,这对高校学业成绩的评估而言具有创新性的意义,开启了应用新的干预措施来提高学业成绩的新时代.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张悦	清华大学教育研究院素质教育研究中心	49	718	12.0	26.0
2	周晓燕	清华大学教育研究院素质教育研究中心	5	101	4.0	5.0
3	于海峰	清华大学教育研究院素质教育研究中心	8	74	5.0	8.0
4	曹洁		6	89	3.0	6.0
5	Rui Wang	得克萨斯大学奥斯汀分校达特茅斯学院	1	0	0.0	0.0