【摘 要】
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MOOC以其灵活的学习方式吸引了全球数以百万计的学习者。然而,在线学习不同于线下教育,缺乏沟通反馈导致辍学率居高不下。通过对学生在线学习过程进行分析和预测可以帮助教师及时发现有辍学倾向的学生并提供额外帮助,能有效降低辍学率。本文通过对在线学习平台中学习者的学习行为时序数据进行分析,研究了两种辍学预测算法。1.针对现有的辍学预测算法只考虑了单一时间尺度下的学习行为特征的问题,提出了一种基于多尺度全卷
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MOOC以其灵活的学习方式吸引了全球数以百万计的学习者。然而,在线学习不同于线下教育,缺乏沟通反馈导致辍学率居高不下。通过对学生在线学习过程进行分析和预测可以帮助教师及时发现有辍学倾向的学生并提供额外帮助,能有效降低辍学率。本文通过对在线学习平台中学习者的学习行为时序数据进行分析,研究了两种辍学预测算法。1.针对现有的辍学预测算法只考虑了单一时间尺度下的学习行为特征的问题,提出了一种基于多尺度全卷积网络和变分信息瓶颈的辍学预测算法。该算法首先利用多个并行的全卷积网络提取了不同时间尺度下学习者的学习行为特征,并以此为基础构建了多尺度全卷积网络。其次,在多尺度全卷积网络的基础上引入变分信息瓶颈来抑制无关噪声在网络中的流动,减少了学习行为时序数据中存在的噪声对辍学预测结果的影响。最后,实验结果表明,与基准算法相比较,所提出的算法获得了最好的辍学预测性能,F1评分和AUC值分别为0.922和0.872。同时,本文还测试了该算法的早期辍学预测能力,使用课程前10天的学习行为数据时,F1评分和AUC值分别为0.881和0.798。使用课程前20天的学习行为数据时,F1评分和AUC值分别为0.909和0.849。2.针对现有辍学预测方法采用的有监督学习技术需要大量手工标注标签的数据来训练模型的问题,提出了一种基于高斯混合变分自编码器的无监督辍学预测算法。该算法首先在变分自编码器的隐变量空间中引入高斯混合分布,使辍学者和未辍学者分别对应于隐变量中的一个高斯分量,从而将特征提取和聚类融合为一个统一的框架,并能够使用反向传播算法优化模型参数。其次,将高斯混合变分自编码器的重构损失替换为Soft-DTW距离,提升了隐变量对于时序数据的表示能力,使算法能够提取学习行为时序数据中丰富的时序特征,显著提升了算法的辍学预测性能。最后,实验结果表明,本文提出的无监督辍学预测算法在F1评分和ACC值上优于K-Means、谱聚类和层次聚类等无监督算法,并取得了和LDA、SVM和CNN等经典有监督算法相同的辍学预测性能。本文利用从网络学习平台中获取的在线学习行为公开数据集对两种辍学预测算法进行实证分析,证明了所提算法的优越性和有效性,并通过t检验证明了实验结论的可靠性。
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