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摘要
现代化线上教育技术在教育教学中的应用受到国家和各大高校的高度重视．为了将线上教学结果有机结合到高校教育过程，将通过线上学习平台提取学生的学习过程数据，对学生个人的学习行为及学习效果进行分析预测，旨在打破传统课堂教学过程中的“填鸭式”“满堂灌”的陋习．将收集的粗粒度数据进一步细粒度化，得到细粒度参数，从而发现学生的隐性数据，如学习兴趣、学习态度等．实验结果表明，细粒度指标在预测学生的总评成绩上起到了至关重要的作用．通过粗粒度指标及细粒度指标，归类出五种不同类型的学生群体，确定若干典型行为特征，为教师对学生学习行为干预给予针对性地参考．
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