基于学生在线行为的混合课程学习成绩预测研究 9787302633143

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作者: 罗杨洋著
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302633143

出版时间: 2023-08
装帧: 精装
开本: 其他

作者: 罗杨洋著
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教材教辅考试 > 考试 > 其他考试

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作者简介
罗杨洋，博士，兰州大学高等教育研究院讲师，主要研究方向：混合教学中的学习分析，教育大数据。在《中国电化教育》、《清华大学教育研究》、《电化教育研究》等核心期刊发表过论文。获得过两项国家发明专利。作为主要成员参与国家社会科学基金“十三五”规划2020年度教育学一般课题“基于系统论的职业院校在线教育体系、模式、评价研究”（主持人：周潜）。参与国家社科基金2020年度教育学重点委托课题“国家“十四五”时期教育信息技术学科发展研究”（主持人：韩锡斌）。

目录
本书基于对三所高校混合式教学过程中学生在线学习行为的数据的分析, 探讨混合课程的分类, 提出具有良好的跨课程通用性的分类方法, 利用多种机器学习算法, 构建了基于机器学习算法的、对学生学习成绩进行预测的分析模型, 比较了不同模型在不同课程类型情境下的预测准确率, 并分别采用批量学习和增量学习算法, 利用其他同类高校的课程数据进行了验证研究, 以试图解决以往预测研究中模型预测准确率仅适用于单一教学情景, 无法在多重教学情境中进行迁移应用的问题。

内容摘要
在受疫情严重干扰的几年中，在线学习成为各大中学校一种重要的学习方式，有效地降低了疫情的负面影响，也必将长期影响今后学校的教学方式。本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据，对于当前研究领域中亟待讨论的问题，如收集哪些在线学习数据、如何处理和转换学生在线学习数据等问题如何界定统一的指导原则；混合课程学习成绩预测模型如何构建及其准确性如何保障；已构建的混合课程学生成绩预测模型的通用性条件等，进行了全面探讨，并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。

主编推荐
在受疫情严重干扰的几年中，在线学习成为各大中学校一种重要的学习方式，有效地降低了疫情的负面影响，也必将长期影响今后学校的教学方式。本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据，对于当前研究领域中亟待讨论的问题，如收集哪些在线学习数据、如何处理和转换学生在线学习数据等问题如何界定统一的指导原则；混合课程学习成绩预测模型如何构建及其准确性如何保障；已构建的混合课程学生成绩预测模型的通用性条件等，进行了全面探讨，并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。
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