基于学习分析技术的学习预警系统研究与设计

摘要

学习预警是提高远程学习者学习质量的重要手段.文章基于学习分析技术,分析了远程学习者在线学习行为对学习成绩的影响因素,构建了学习成绩预测模型,利用R语言工具,以国家开放大学远程学习者在线学习行为和期末成绩作为实验数据,利用朴素贝叶斯、决策树、前馈反向传播神经网络、支持向量机四种数据挖掘中的分类算法,通过学习者在线学习行为数据对学习者学习成绩进行预测,并利用ROC曲线等方式对上述分类算法预测结果进行对比分析,结果表明,朴素贝叶斯算法准确度高,是整体性能表现优秀的成绩预测算法.最后依据学习分析技术框架,在学习成绩预测模型的基础上,设计了远程学习预警系统,系统根据远程教育学习者在线学习行为,及时发现存在危机的学习者,为学习预警系统的实现提供了参考依据.