【摘 要】
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[摘 要] 基于在線学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情，制定差异化的教学策略，然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩进行预测难度很大，尚处于探索中。文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的“高活跃型混合课程”学生在线行为数据，采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型，研究发现：（1）增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中，获得预测结果准确率最高（75.1%）
【基金项目】
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国家社会科学基金“十三五”规划2018年度国家一般课题“混合教学的理论体系建构及实证研究”(课题编号:BCA180084)。
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基于在线学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情,制定差异化的教学策略,然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩进行预测难度很大,尚处于探索中。文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的“高活跃型混合课程”学生在线行为数据,采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型,研究发现:(1)增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中,获得预测结果准确率最高(75.1%);(2)相较于批量学习随机森林算法,增量学习算法在数据样本量较多的数据集中预测结果准确率更高;(3)当样本数量达到一定规模
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