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摘要
对教学过程中产生的多源数据进行分析,能够预测学生后续的学习状况。本研究在教学多源数据采集与处理的基础上,以"操作系统"课程为例,基于已授专业课、单元测试、移动端教学数据和虚拟仿真实验数据等多个维度进行课程成绩预测;并与实际课程成绩进行实证分析,通过数值相关性、排名相关性和最末段学生预警覆盖度等方面进行分析比较。研究结果表明:运用已授专业课进行成绩预测的时间最早,学生预警覆盖度最高;依据单元测试进行成绩预测的数值相关性和排名相关性最高;在线教学数据更多反映了本课程中学生个体的学习态度和学习投入程度,与依据已授专业课进行成绩预测的方法有高互补性,在小规模样本的实证分析中,两者的结合可实现最末段学生预警全覆盖。
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