基於學生線上行為的混合課程學習成績預測研究

內容簡介

在受疫情嚴重干擾的幾年中，線上學習成為各大中學校一種重要的學習方式，有效地降低了疫情的負面影響，也必將長期影響今後學校的教學方式。本書基於三所高校混合課程中學生的線上學習行為數據，對於當前研究領域中亟待討論的問題，如收集哪些線上學習數據、如何處理和轉換學生線上學習數據等問題如何界定統一的指導原則；混合課程學習成績預測模型如何構建及其準確性如何保障；已構建的混合課程學生成績預測模型的通用性限制條件等，進行了全面探討，並進一步提出混合課程學習成績預測模型的跨課程遷移套用條件。

作者簡介

羅楊洋，博士，蘭州大學高等教育研究院講師，主要研究方向：混合教學中的學習分析，教育大數據。在《中國電化教育》、《清華大學教育研究》、《電化教育研究》等核心期刊發表過論文。

書籍目錄

第1章引言

1.1混合課程學生成績預測的背景及問題

1.2本研究的意義

1.2.1理論意義

1.2.2實踐意義

1.3本研究所涉及的核心概念

1.3.1混合課程

1.3.2學生線上學習行為

1.3.3學習成績預測

1.3.4機器學習算法

1.4本研究結構

第2章文獻綜述

2.1混合課程中學習成績預測研究的進展

2.1.1混合課程中學習成績預測研究回溯

2.1.2完全線上課程中基於學生線上行為預測學習成績研究的進展

2.1.3混合課程中基於學生線上行為預測學習成績研究的進展

2.2混合課程中基於學生線上行為的學習成績預測建模方法

2.2.1基於學生線上學習行為的學習成績預測建模的數據收集與預處理

2.2.2基於學生線上學習行為的學習成績預測建模的機器學習算法選擇

2.2.3混合課程分類對學習成績預測結果的影響

2.2.4學習成績預測結果的驗證和評價

2.2.5學習成績預測結果的解釋

2.3本章小結

第3章研究設計

3.1研究問題

3.2研究架構

3.3基於設計的研究方法

3.4研究路線

3.5本章小結

第4章面向學習成績預測的混合課程分類方法

4.1研究案例及數據收集

4.1.1山東L高等院校混合課程描述

4.1.2數據收集及預處理方法

4.2混合學習行為的聚類分析及意義

4.2.1聚類方法選擇

4.2.2聚類過程描述

4.2.3聚類結果分析

4.2.4聚類結果的討論

4.3面向學習成績預測的混合課程分類

基於學生線上行為的混合課程學習成績預測研究

基本介紹

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作者簡介

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