基于数据挖掘的开放教育在线学习者学业行为分析与成绩预测 |
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作者姓名: | 王娟 赵东伟 刘法伦 张祥龙 熊炜 |
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作者单位: | 1. 山东开放大学;2. 国家开放大学;3. 滨州广播电视大学 |
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摘 要: | 基于国开学习网平台的课程数据,运用教育数据挖掘的研究方法,采用Pearson、Spearman和Kendall等统计算法分析了在线学习者学业行为与成绩的相关性特点,相比浏览资源数、浏览其他信息数两个在线学习行为,浏览活动数、行为动作数与学业成绩存在更为显著的相关关系;借助神经网络、决策树、K最近邻、朴素贝叶斯、支持向量机等监督分类算法进行了学业成绩的分类预测,并对各分类算法模型进行了评估,确定了K最近邻预测模型在学业成绩的分类预测上性能最优;根据研究结果给出了在线学习过程中进行及时教学干预的建议,以期为教师了解在线学习者学习情况、学习者提高在线学习效果、管理者优化教育决策提供有益的参考。
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关 键 词: | 开放教育 教育数据挖掘 在线学习者 学业行为分析 学业成绩预测 |
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