基于多种机器学习的线上教学质量提升研究 |
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引用本文: | 刘经纬,郑佳琪,管刚.基于多种机器学习的线上教学质量提升研究[J].信息系统工程,2024(4):136-139. |
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作者姓名: | 刘经纬 郑佳琪 管刚 |
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作者单位: | 1. 首都经贸大学 |
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摘 要: | 教学质量是衡量教育工作的基本指标。由于现有教学质量指标不够完善,线上教学面临缺乏互动、管理不完善等问题。为解决上述问题,研究工作如下:首先,通过调研的线上教学质量指标,结合学生反馈的教学质量因素,确定重点关注指标项。其次,构建线上教学质量研究模型,对比随机森林、XGBoost和支持向量回归机三种模型的效果。最后,在实证中验证模型的有效性并提出建议。研究成果如下:首先,确定对教学质量影响最大的教学指标。其次,得出了线上教学质量评价模型,对比结果表明XGBoost模型效果更好。最后,验证了建议对教学质量有改进效果。
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关 键 词: | 线上教学质量 随机森林 XGBoost 支持向量回归机 |
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