基于学习通课程的学生网络学习行为研究

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中文摘要：针对超星学习通课程学习过程中学生出现的被动学习、消极学习现象,提出分析学生学习态度的方法,构建学习态度跟踪模型.首先针对超星学习通平台收集的学生网络学习行为数据,选取与学习态度相关性较高的指标,形成训练数据集;然后,通过调查法对学生学习态度进行调查,以此获得学习态度标签;最后,基于分类算法构建学习态度跟踪模型,采用五折交叉验证方式进行实验.实验对比了不同分类算法的预测准确率,当采用Ada-Boost(Adaptive Boosting)算法作为学生态度积极性分类算法时,可较为精准地预测学生的学习态度.实验结果表明,构建的学习态度跟踪模型具备一定的学习态度分析能力.

外文标题：Research on Students' Online Learning Behavior Based on Learning Pass Courses

作者：

郭长东、尹永学

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作者单位：

延边大学理学院,吉林延吉 133000

关键词：

超星学习通网络学习行为学习态度分类算法交叉验证

基金：

项目编号：

出版年：

2021

DOI：

10.3969/j.issn.1007-0834.2021.02.013

河南教育学院学报(自然科学版)

河南教育学院

河南教育学院学报(自然科学版)

影响因子：0.517

ISSN：1007-0834

年,卷(期)：2021.30(2)

被引量2
参考文献量7