一种基于在线学习行为分析的个性化学习推荐方法

摘要

一种基于在线学习行为分析的个性化学习推荐方法，包括以下步骤：步骤1，收集数据，获取在线学习平台的学习者日志数据、学生成绩数据，学生性格数据；步骤2，特征提取与挖掘；步骤3，准备数据集进行BP神经网络的训练和测试模型的准确度；步骤4，利用训练好的模型，对新的学习者进行成绩预测；步骤5，向学习者发放调查问卷，并收集问卷数据；步骤6，对问卷数据进行k‑means聚类分析；步骤7，结合不同学习者的性格特征，进行个性化学习方法的推荐。本发明提供一种预测精度较高、较为全面分析学习者线上学习时间规律性的BP神经网络预测方法。并且能够对学习者进行性格分析，为学习者做出个性化学习方法推荐。