【摘 要】
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加强学术实践以实现最大的学习成果一直是教育部门关注的焦点,学习分析对于在学术界实现这一目标起着重要作用。然而,项目教学法中仍然缺乏学习分析的应用。本研究的重点是通过学习分析提高项目教学法中学术实践的效果。本研究分析了用于预测软件工程团队绩效的软件工程团队合作评估和预测（SETAP）数据集。使用J48决策树的信息增益特征选择方法取得了优异的评估结果,该方法以89.18%的准确率和0.3228的RMS
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加强学术实践以实现最大的学习成果一直是教育部门关注的焦点,学习分析对于在学术界实现这一目标起着重要作用。然而,项目教学法中仍然缺乏学习分析的应用。本研究的重点是通过学习分析提高项目教学法中学术实践的效果。本研究分析了用于预测软件工程团队绩效的软件工程团队合作评估和预测（SETAP）数据集。使用J48决策树的信息增益特征选择方法取得了优异的评估结果,该方法以89.18%的准确率和0.3228的RMSE值预测了软件工程团队的绩效。与朴素贝叶斯（NB）、人工神经网络（ANN）、逻辑回归（LR）、简单逻辑回归（SLR）、重复增量剪枝以减少误差（RIPPER）和序列最小优化（SMO）相比,J48方法取得的结果更优。进一步分析SETAP数据以预测软件工程团队的编码复杂程度,与bagging、RF、J48、SMO、多层感知机（MLP）和NB相比,Boosting随机森林（RF）算法在预测软件工程团队的编码复杂程度方面实现了85.14%的最高准确度和0.3431的最低RMSE值。本研究使用多标准评估策略通过均方根误差（RMSE）、召回率、精度、F值、准确度、成本、精度-召回率曲线分析、基于ROC的分析、成本曲线分析、利润曲线分析、kappa系数以及马修相关系数（MCC）来评估所提出的预测模型的性能。本研究表明学习分析有望增强项目教学法中学术实践的效果。
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