传统学习风格基于调查者提前设定的问卷项目权重,加权后得出学习者所属的学习风格类型,这种方式存在很强的人为干预的不确定性。本文讨论基于机器学习和大数据的方法,通过聚类算法,利用样本之间客观存在的关联关系,自动将大数据样本分类成多个学习风格分类,从而减少人为主观因素的干扰,提高学习风格类型判断模型的准确率。
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