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摘要
以学生在雨课堂中积累的课程数据为基础,从学习态度、学习能力两个方面获得阅读率、提交率、到课率、得分率等多个维度的特征向量,并进行数据挖掘实证研究。首先,通过聚类对全体学生每周的学习状态进行分析,并将每个学生在学习进程中的聚类变化进行可视化;其次,通过聚类将学生分成"优秀""良好""中等及以下"三类,分别对三类学生进行不同特征的相关分析;最后,利用机器学习的4种模型对课程数据进行预测。结果表明,学习态度与学习能力表现出高度相关性,其中作业得分率、作业提交率、课堂得分率的相关性排在前三位;预测模型能够对学生未来的课程学习效果进行评估。
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