基于CART分类算法的学生在线学习行为评价研究

作者：杜宇

来源：云南民族大学学报(自然科学版), 2020, 29(04): 390-395.

• 大数据
• 教育数据挖掘
• 学习行为
• 分类算法

随着智慧网络学习平台的推广应用,采集学生学习行为大数据开始变得可行,这为分析学生学习过程包含的知识和规律提供了数据基础.但目前普遍网络学习平台对数据仅实现了简单的统计和展示功能,没有做进一步的深入计算,教育者观察到的数据仍然只是表层的学习现象,不能看到表象后面的学习规律,很难有效对学生进行针对性指导,改变学生的学习路线,反馈教学策略.针对此,从学生在线学习的2个主要维度:学习活动和学习评价,对学习行为中的主要特征进行了深入的数据挖掘,得出了影响学生学习效果较为重要的数据特征项,并应用CART分类算法对学习行为有风险的学生建立预测评价模型,模型测试总体正确率符合预期.这为以后进一步实现个性化学习服务提供了实践应用的建模方式.

• 单位
  云南交通职业技术学院