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    • 作者: 罗杨洋著
    • 出版社: 清华大学出版社
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    • 作者: 罗杨洋著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302633143
    • 版权提供:清华大学出版社

     书名:  基于学生在线行为的混合课程学习成绩预测研究
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2023
     ISBN号:  9787302633143
    本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据,探讨混合课程的分类,提出具有良好的跨课程通用性的分类方法,构建基于机器学习算法的学习成绩预测模型,分析影响预测的因素,提出基于混合课程学生在线学习行为进行学习成绩预测的判别条件。并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。

    罗杨洋,博士,兰州大学高等教育研究院讲师,主要研究方向:混合教学中的学习分析,教育大数据。在《中国电化教育》、《清华大学教育研究》、《电化教育研究》等核心期刊发表过论文。获得过两项国家发明专利。作为主要成员参与国家社会科学基金“十三五”规划2020年度教育学一般课题“基于系统论的职业院校在线教育体系、模式、评价研究”(主持人:周潜)。参与国家社科基金2020年度教育学重点委托课题“国家“十四五”时期教育信息技术学科发展研究”(主持人:韩锡斌)。

    在受疫情严重干扰的几年中,在线学习成为各大中学校一种重要的学习方式,有效地降低了疫情的负面影响,也必将长期影响今后学校的教学方式。本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据,对于当前研究领域中亟待讨论的问题,如收集哪些在线学习数据、如何处理和转换学生在线学习数据等问题如何界定统一的指导原则;混合课程学习成绩预测模型如何构建及其准确性如何保障;已构建的混合课程学生成绩预测模型的通用性限制条件等,进行了全面探讨,并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。

    在受疫情严重干扰的几年中,在线学习成为各大中学校一种重要的学习方式,有效地降低了疫情的负面影响,也必将长期影响今后学校的教学方式。本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据,对于当前研究领域中亟待讨论的问题,如收集哪些在线学习数据、如何处理和转换学生在线学习数据等问题如何界定统一的指导原则;混合课程学习成绩预测模型如何构建及其准确性如何保障;已构建的混合课程学生成绩预测模型的通用性限制条件等,进行了全面探讨,并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。


     

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