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摘要:
在线学习用户呈现出知识背景、学习动机多样化的特征,并且用户在日常学习中也会产生各类学习、浏览等行为数据,为了深入探究数据间蕴藏的规律,针对不同的用户学习行为进行成绩预测,提出了一种基于机器学习的预测方法,首先通过计算所有单个数据属性与学习成绩之间相关性系数,然后用相关性分析筛选确定学习成绩影响因素,最后使用机器学习经典分类算法进行分类预测.使用国家开放大学2017年度学生网络在线学习行为数据作为实验数据,通过对学生单科目成绩预测结果比较,对不同课程使用不同的算法模型,并对准确率进行分析并得出结论.
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文献信息
篇名 一种基于分类算法的在线学习成绩预测策略
来源期刊 广播电视大学学报(哲学社会科学版) 学科 教育
关键词 分类算法 大数据 成绩预测 数据挖掘
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 终身教育·现代远程教育研究
研究方向 页码范围 93-97,127
页数 6页 分类号 G724.82
字数 3999字 语种 中文
DOI 10.16161/j.issn.1008-0597.2019.02.015
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作者信息
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1 袁亚兴 14 14 3.0 3.0
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广播电视大学学报(哲学社会科学版)
季刊
1008-0597
15-1191/G4
大16开
呼和浩特市赛罕区新华东街34号
16-148
1998
chi
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