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摘要
在大数据的大背景下,学习分析成为学界研究的热点。对于学习分析的研究,美国已经提出预测学习者学习偏好的模型,并且根据预测结果对学习者进行自适应引导;国内对于学习分析实现了学习者评估,并且在评估后对学习者给予干预与预警。学习分析是使用数据和模型预测学习者收获和行为,具备处理这些信息的能力。其模型自底向上分别为数据层、机制层、结果层。学习分析首先要获取学习者的在线学习数据,而后选择适合研究对象的算法(如决策树、神经网络、支持向量机、K-Means聚类等)。拟提出将学习分析应用在高校计算机教学中实证研究模型,将试验对象分为A、B 2个对照组,根据前7周学习行为进行分析与预测,并于8-11周进行学习干预,最后检验预测结果及干预效果。基于数据挖掘的学习分析能够精准支持课程教学,在优化学习任务和教学决策方面有一定的创新性。
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