【摘 要】
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在线学习被广泛认为是一场新的教育革命,已经成为教育学、心理学、数据科学等学科交叉研究的热门课题。在学术界和产业界的共同努力下,尤其在新冠病毒疾病突然爆发的刺激下,在线学习在教育中的作用越发凸显。在此背景下大规模开放在线课程（Massive Open Online Courses,MOOC）发展迅速,截止2020年底,仅我国上线MOOC课程数量已达3.4万门,学习人数超过5.4亿人次。然而MOOC自
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在线学习被广泛认为是一场新的教育革命,已经成为教育学、心理学、数据科学等学科交叉研究的热门课题。在学术界和产业界的共同努力下,尤其在新冠病毒疾病突然爆发的刺激下,在线学习在教育中的作用越发凸显。在此背景下大规模开放在线课程（Massive Open Online Courses,MOOC）发展迅速,截止2020年底,仅我国上线MOOC课程数量已达3.4万门,学习人数超过5.4亿人次。然而MOOC自诞生以来就伴随着高辍学率和低完成率这一问题,如何准确并且及时的识别具有辍学风险的学习者已经成为众多学者的研究重点。为此,本文利用机器学习方法对MOOC学习者开展辍学预测研究,主要研究内容如下:1.针对MOOC学习者行为数据中的长短期混合特性,将MOOC辍学预测视为长短期混合时间序列分类问题,提出一种针对学习者长短期混合数据的预测策略。首先对学习者行为数据进行详细分析,揭示了行为数据的短期依赖性和长期周期性;然后建立以天为时间步长、周为学习周期的新型学习者行为时间序列;最后引入长短期时间序列模型,以捕捉每一时间步长下时间序列数据的短期依赖关系和相邻学习周期之间的长期模式和趋势,实现对高辍学风险学习者的精准预测。在KDD Cup 2015数据集上的实验证明,MOOC教师和管理者能够依据所提模型的预测结果及时对高风险学习者提供学习指导。2.针对辍学预测早期学习行为不足导致模型性能不佳和动态类别不平衡问题,可将MOOC辍学预测进一步视为长短期不平衡时间序列分类问题,并提出一种基于深度学习的辍学预测策略。首先结合辍学定义的两种不同表达揭示MOOC辍学预测的动态类别不平衡现象;随后利用长短期循环注意力时间序列网络在获取学习者行为数据中的长短期混合特性的同时,自适应地提取学习者上下文行为数据中的相关信息,达到特征增强的目的;最后引入代价敏感性学习对预测模型进行优化,缓解辍学预测中的动态类别不平衡问题。实验结果表明,所提策略在不同时期显著提升了分类性能。
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