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摘要
针对大规模在线开放课程选择的自主性而导致的课程辍课率高的问题,本文根据中国MOOC平台学堂在线的数据,采用随机森林建模方法,通过分析MOOC平台上学习者的学习日志数据,找出学习者学习课程的模式规律,建立课程学习行为预测模型,并通过特征选择,选取6个特征进行模型预测。预测结果表明,由于特征值的均值差异较大,所以这6个特征对预测结果有很大的影响;将删选后的方法与方法1进行秩和检验,发现P值非常小,接近于0,表明使用6个重要性强的特征对用户进行预测的方法是5个方法中最好的,这样既使用较少的特征,又有较好的性能。因此,在进行课程预测时,无需构建大量的特征进行建模,还能提高模型的训练速度,获得精确度高的预测结果。
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