基于行为分析的在线课程成绩预测模型

• 作者: 任占广 尚福华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 行为分析 数据处理 神经网络 成绩预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 139-143
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.11.028

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚福华	东北石油大学计算机与信息技术学院	38	65	4.0	6.0
2	任占广	重庆文理学院软件工程学院	5	8	2.0	2.0