基于學生在線行為的混合課程學習成績預測研究

第1章引言
1.1混合課程學生成績預測的背景及問題
1.2本研究的意義
1.2.1理論意義
1.2.2實踐意義
1.3本研究所涉及的核心概念
1.3.1混合課程
1.3.2學生在線學習行為
1.3.3學習成績預測
1.3.4機器學習算法
1.4本研究結構
第2章文獻綜述
2.1混合課程中學習成績預測研究的進展
2.1.1混合課程中學習成績預測研究回溯
2.1.2完全在線課程中基于學生在線行為預測學習成績研究的進展
2.1.3混合課程中基于學生在線行為預測學習成績研究的進展
2.2混合課程中基于學生在線行為的學習成績預測建模方法
2.2.1基于學生在線學習行為的學習成績預測建模的數(shù)據(jù)收集與預處理
2.2.2基于學生在線學習行為的學習成績預測建模的機器學習算法選擇
2.2.3混合課程分類對學習成績預測結果的影響
2.2.4學習成績預測結果的驗證和評價
2.2.5學習成績預測結果的解釋
2.3本章小結
第3章研究設計
3.1研究問題
3.2研究框架
3.3基于設計的研究方法
3.4研究路線
3.5本章小結
第4章面向學習成績預測的混合課程分類方法
4.1研究案例及數(shù)據(jù)收集
4.1.1山東L高等院?；旌险n程描述
4.1.2數(shù)據(jù)收集及預處理方法
4.2混合學習行為的聚類分析及意義
4.2.1聚類方法選擇
4.2.2聚類過程描述
4.2.3聚類結果分析
4.2.4聚類結果的討論
4.3面向學習成績預測的混合課程分類
4.3.1面向學習成績預測的混合課程分類方法
4.3.2面向學習成績預測的混合課程分類結果
4.3.3面向學習成績預測的混合課程分類結果的討論
4.4本章小結
第5章混合課程學習成績預測模型的構建
5.1數(shù)據(jù)準備及預處理
5.2基于學生在線學習行為的學習成績變量選擇及處理
5.2.1預測變量的選擇
5.2.2結果變量的處理
5.3預測方法選擇及預測過程
5.3.1基于在線學習行為的混合課程成績預測算法選擇
5.3.2混合課程中基于在線行為的學習成績預測模型構建
5.4預測結果分析及討論
5.4.1混合課程中基于在線行為的學習成績預測結果及評價
5.4.2不同混合課程類別的學習產(chǎn)出預測結果討論
5.4.3學生在線學習行為與成績的相關性對訓練預測模型影響的討論
5.5本章小結
第6章混合課程分類方法驗證和學習成績預測模型優(yōu)化
6.1混合課程中學生行為數(shù)據(jù)量對學習成績預測的影響
6.1.1數(shù)據(jù)合并及預處理
6.1.2數(shù)據(jù)合并后的混合課程分類
6.1.3數(shù)據(jù)合并后的學習成績預測
6.2增量學習方法構建混合課程學習成績預測模型的效果
6.2.1數(shù)據(jù)準備及預處理
6.2.22019—2020年第二學期的混合課程分類
6.2.3使用增量學習方法基于學生在線行為預測混合課程的學習成績
6.3不同情境下的預測結果討論
6.3.1通過增量學習遷移應用學習成績預測模型的討論
6.3.2數(shù)據(jù)合并后預測變量特征的討論
6.3.3數(shù)據(jù)合并后批量學習所得預測結果的討論
6.4本章小結
第7章學習成績預測模型的跨課程遷移應用
7.1公共基礎課教學場景的預測模型遷移應用
7.1.1研究案例的數(shù)據(jù)收集與預處理
7.1.2預測模型的三種遷移應用方式
7.1.3預測結果
7.2專業(yè)基礎課教學場景的預測模型遷移應用
7.2.1研究案例的數(shù)據(jù)收集和預處理
7.2.2預測模型的3種遷移應用方式
7.2.3預測結果
7.3預測模型遷移應用結果的討論
7.3.1模型遷移應用條件的討論
7.3.2在線學習行為數(shù)據(jù)分布與預測結果準確率的討論
7.3.3預測結果穩(wěn)定性討論
7.4本章小結
第8章研究結論
8.1研究結論
8.2創(chuàng)新點和局限性
參考文獻
后記