【摘 要】
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随着学习云空间应用的不断深入，海量过程性数据与富媒体资源使其呈现为典型大数据特征环境。文章对学习云空间的大数据特征、分析方法及其带来的机遇进行了深入的分析，并依据学
【机 构】
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（1.华南师范大学教育信息技术学院，广东广州510631;2.华南师范大学计算机学院，广东广州510631;3.北京禾田雨橡互联网科技有限公司，北京100851）;
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题“职业教育数字化教学公共服务关键技术研究”（课题编号：2014BAH28F02）；广东省省级科技计划项目“网络学习云空间中的教育大数据分析与应用”（项目编号：2015A030401087）
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随着学习云空间应用的不断深入，海量过程性数据与富媒体资源使其呈现为典型大数据特征环境。文章对学习云空间的大数据特征、分析方法及其带来的机遇进行了深入的分析，并依据学习云空间传统数据及其过程性数据提出一种学情预测模型及其实现方法。在模型构建过程中，通过计算各学情因素的Gini增益，实现学习效果影响程度的判别，并提出改进的并行随机森林算法，以世界大学城系统平台为支撑进行学习预测与效果检验。结果表明，该方法较为有效地实现了大数据环境下学习云空间的学情预测，并为学习云空间中基于大数据技术的智能服务提供了一种可行的参考方案。
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