【摘 要】
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针对我国高等教育中大面积公共必修课程授课人数较多,教师无法根据学生的各项情况及时调整教学内容和进度等问题,利用辅助教学中的考勤、作业、实验、刷题等数据构建出各位学
【机 构】
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华东理工大学理学院,华东理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702334、61772200),教育部产学合作协同育人项目(201701003063),2017年上海市教委本科重点课程项目(130),华东理工大学教育教学规律与方法研究项目(ZH1726108).
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针对我国高等教育中大面积公共必修课程授课人数较多,教师无法根据学生的各项情况及时调整教学内容和进度等问题,利用辅助教学中的考勤、作业、实验、刷题等数据构建出各位学生用户画像,帮助教师掌握每位学生的实时学习情况,有效实现过程监控。此外,将用户画像中各个维度的数据通过集成、规约、预处理等操作后利用GBDT算法构建出分层教学模型,提醒教师在课堂中重点关注某些较困难的学生,并挖掘出需要重点培养的对象。实验结果表明,该模型效果较好,准确率最高可达94. 51%,能够为教师提供各类数据支持,提升教学质量。
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