【摘 要】
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在课程学习中实时对学生掌握情况进行预测,可以尽早对学生学习行为进行干预.本文通过在线互评系统采集学生知识学习中与最终考试成绩相关的课程参与度、作业提交频次、作业完成时间、自评分数以及匿名互评分数等相关性预测变量,预测变量的采集全程无监督、学生无感知、平时成绩无教师校准评价干预,提出一种基于在线互评的成绩预测模型研究.对比常用的机器学习分类算法,通过实验分析可知,多元线性回归算法在预测变量不确定的前提下,在算法稳定性、准确性上都能满足可靠预测需求.
【机 构】
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湖北医药学院,湖北十堰 442000
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在课程学习中实时对学生掌握情况进行预测,可以尽早对学生学习行为进行干预.本文通过在线互评系统采集学生知识学习中与最终考试成绩相关的课程参与度、作业提交频次、作业完成时间、自评分数以及匿名互评分数等相关性预测变量,预测变量的采集全程无监督、学生无感知、平时成绩无教师校准评价干预,提出一种基于在线互评的成绩预测模型研究.对比常用的机器学习分类算法,通过实验分析可知,多元线性回归算法在预测变量不确定的前提下,在算法稳定性、准确性上都能满足可靠预测需求.
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