基于大数据学习分析的在线学习风险预测研究

摘要

近年来大数据技术在全球各领域成为研究热点,越来越多的教育研究者将大数据分析方法应用到在线学习中,并且力图科学有效地分析学习过程中出现的问题.文章对国内外大数据学习分析的研究现状进行了分析,提出研究问题:如何在课程学习的过程中预测学生期末成绩不及格的风险.文章对比了四种研究二分类问题的机器学习算法,并使用真实的抽样数据对算法的性能进行了评估,最终选择了逻辑回归算法.然后,文章设计了在线学习风险预测框架,并使用北京邮电大学网络教育学院的真实学生数据,通过训练得出了学习风险预测模型.最后,文章使用真实数据对模型的准确率进行了验证,结果表明,模型能够以接近80％的正确率预测学生是否存在期末成绩不及格的学习风险,这种准确率已经达到大规模推广使用的要求,可为进一步研究个性化的学习干预打下基础.