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基于多种机器学习的线上教学质量提升研究

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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。

刘经纬、郑佳琪、管刚

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首都经贸大学

凯文教育集团

线上教学质量 随机森林 XGBoost 支持向量回归机

北京市教委科研项目(2021)

SM202110038009

2024

信息系统工程
天津市信息中心

信息系统工程

影响因子：0.29
ISSN：1001-2362
年,卷(期)：2024.(4)
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