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随着信息技术与教育的进一步融合,混合多种学习环境下的学习已经成为信息化时代发展的潮流,在混合式学习环境中起关键性作用的自我调节学习受到了广泛关注.目前关于混合学习环境下自我调节学习的研究大多针对在线学习的部分,文章为全面探索混合式学习环境中的自我调节学习,利用学习管理系统开展了为期14周的"虚拟线上"和"线下"相结合的课程,分别将学习管理系统中自我调节学习的行为数据和自我报告与学生成绩进行分析.结果表明自我报告无法对成绩进行预测,而学习管理系统的行为数据能有效地预测学生的成绩.为未来混合式课程中自我调节学习的相关研究奠定基础. 相似文献
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数字化学习时代,对学习者在线学习能力的测量是实现个性化在线学习的关键。目前,数字化学习领域中,人们更加关注学习者的成绩,却往往忽略影响学习成绩的重要因素——在线学习能力。因此,文章依据Sampson能力模型及影响学习过程的因素,对在线学习行为进行数据挖掘,以构建在线学习能力模型。在此基础上,综合应用非监督学习算法（K-means算法、PCA算法）和监督学习算法（随机森林算法）,构建学习能力水平预测模型;同时以Canvas Network平台课程数据为例进行实证研究,最终实现在线学习能力的计算。研究表明：学习成绩与在线学习能力息息相关,在线学习能力的测量研究对个性化在线学习的发展具有重要指导作用。 相似文献
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目前,MOOCs(大规模开放在线课程)在世界范围内迅猛发展,但是随之而来的是对MOOCs学习质量和高辍学率等现象的质疑。现有MOOCs平台大都对学习者在线学习行为有较为详细的记录。如何对学习行为数据进行分析、建模和解读是大数据时代教育研究的热点和难点所在。逻辑回归方法作为一种成熟的机器学习方法可以有效地建立学习行为和学习效果之间的模型。本研究总结了在线学习领域逻辑回归研究的流程,在此基础上,从MOOCs在线学习过程出发构建了学习行为指标,并应用逻辑回归对MOOCs学习数据进行分析,就学习者在线学习行为对学习成绩的影响展开了探索。研究检验了逻辑回归对于在线学习效果研究的价值,发现了课程注册时滞、登录课程次数、提交作业测试次数、习题保存次数的均值和视频观看完成度等指标与成绩的相关性。研究发现:在该课程中提交作业测试可以作为MOOCs学习成绩预测的关键指标,所构建的逻辑回归模型预测准确率达到98%。 相似文献
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唐雪峰 《西安文理学院学报》2023,(2):34-38
学生学业预警对于学生在校期间起着重要的监督作用，对于保障学生顺利完成学业有重要意义.目前学校应用数据量井喷式增长，学习规模不断扩大，大部分学习采用小数据进行建模预测，其预测错误明显高于基于大规模的模型.逐渐凸显出增量学习算法在优化训练过程、提升预测精确度上的优势.选取了优秀的增量学习算法，进行较为准确的学生学业综合测评情况，根据模型评估结果进行学业预警提示.在已知的学生数据集上，采用线性回归模型作为预测模型，较好地完成了学业预警系统模型设计. 相似文献
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光学字符识别是针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并且通过字符识别模型将图像中的文字处理成可编辑的文本格式.本文首先对样本数据进行预处理,采用局部离群因子法剔除无效数据,通过信息增益率计算各个自变量相关性的强弱来找出恰当的特征,并将样本分为五类,建立决策树法和加权KNN算法相结合的混合算法,预测每类数据的结果并给出准确率,将结果中未识别的样本放在所有训练集下再次通过混合算法进行训练预测,最终总预测正确率达到了96.406%.最后通过混淆矩阵来评价模型,结果表明其拒识率较低,准确率较高,训练预测时间较短,具有可行性. 相似文献
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销售预测在公司的生产和管理中尤为重要,影响着公司的计划、生产、物流、销售等各方面.为突破单一模型在销售预测中的局限性,提出一种基于Stacking集成算法的销售预测组合模型.首先结合历史销售数据构造新特征,再利用相关性分析进行特征选择,提高模型性能和可解释性,最后以随机森林、BP神经网络、Prophet算法为基学习器,... 相似文献
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企业偷漏税手段呈多样化、专业化、普遍化、隐蔽化趋势。为更好地识别企业是否存在偷漏税行为,基于Python语言,在Anaconda集成开发环境下通过机器学习的Scikit-Learn包构建随机森林模型,通过交叉验证算法选择最优模型。对汽车销售行业纳税人是否存在偷漏税行为进行自动识别。结果表明,基于随机森林模型的偷漏税行为自动识别相对于其它常见的分类模型（k-近邻算法、逻辑回归模型、决策树模型和Adaboost算法）,具有较高的准确率,分类性能更好,可以满足偷漏税行为的自动识别需求。 相似文献