基于特征工程的MOOC学习者行为分析和辍课预测

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ffyy5051

【摘要】

：

自2012年起,大规模开放在线课程(MOOC)迅速扩张,为用户提供了低成本、高质量的学习体验。高辍课率是制约MOOC发展的严峻阻碍,解决该阻碍的方法之一是使用MOOC中丰富的数据资源探究辍课因素,通过构建辍课预测模型,建立辍课预警机制。然而,MOOC数据庞大、复杂,容易产生数据价值丢失、数据与模型不匹配、研究可复制性差等问题。特征工程是机器学习领域较为成熟的数据表征方法,可以迁移至教育领域,为数据

【作者】

：

李若晨

【出处】

：

华东师范大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

特征工程机器学习学习行为分析 MOOC辍课预测模型

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