【摘 要】
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针对大规模在线开放课程(MOOC)学生对学习过程参与不足、缺乏个性化的学习指导等问题,提出利用智能教学系统的学习者模型的方法,构建MOOC学习者模型。首先针对MOOC平台收集的
【基金项目】
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广东省高等教育教学改革项目(GDJG20142052);华南理工大学教研教改项目(Y1180781)
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针对大规模在线开放课程(MOOC)学生对学习过程参与不足、缺乏个性化的学习指导等问题,提出利用智能教学系统的学习者模型的方法,构建MOOC学习者模型。首先针对MOOC平台收集的学习行为数据的特点,选取学习者特征;然后,基于贝叶斯网络构建知识跟踪模型,基于经验概率设置模型参数,并在模型中引入问题的难度;最后,定义学生态度积极性特征,基于分类算法构建学习态度跟踪模型。在MOOC数据集上对模型进行实验,对比了不同贝叶斯知识跟踪模型预测的准确率,当采用逻辑回归算法作为学生态度积极性分类算法时,可较准确地预测学习态
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