在线教育考试成绩预测与评估研究

• 作者: 徐洪峰
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 在线教育 机器学习 成绩预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 28-29,32
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.5|G434
• 字数: 3126字
• 语种: 中文

摘要

研究机器学习和神经网络下的大数据与在线教育的预测和评估结果,对评估在线教育的学习效果和在线教育改革与发展具有重要的现实意义.以贵州某学院学生成绩的数据为基础,通过对五种机器学习模型方法进行比对,验证了机器学习算法的准确率与原有方法相比有较大的提升,促进了在线教育学习效果的提高,有利于对学生的客观评价和在线教育的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐洪峰	贵州师范大学经济与管理学院	22	55	3.0	6.0