【摘 要】
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随着虚拟仿真实验模式越来越多地被应用于实验教学实践,成为传统实验教学的有效补充,其学习效果的评估也日益受到关注。基于虚拟仿真实验活动过程中产生的多维数据开展特征工程,将原始特征划分为学习者特征、行为特征和实验特征,将这些特征作为重要评估参数,建构虚拟仿真实验学习效果评估的深度神经网络模型,并将该模型应用于某校经管类课程教学实践的评估。结果表明,对于经管类虚拟仿真实验教学而言,基于学生基本信息数据、实验数据和实验行为数据构建的概念特征模型具有较好的判别能力;模型采用深度神经网络方法进行评估,较之传统机器学习
【机 构】
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江苏科技大学经济管理学院,江苏科技大学计算机学院
【基金项目】
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江苏省教育信息化研究课题“经管类虚拟仿真实验教学效果的影响机制研究”(20180045)。
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随着虚拟仿真实验模式越来越多地被应用于实验教学实践,成为传统实验教学的有效补充,其学习效果的评估也日益受到关注。基于虚拟仿真实验活动过程中产生的多维数据开展特征工程,将原始特征划分为学习者特征、行为特征和实验特征,将这些特征作为重要评估参数,建构虚拟仿真实验学习效果评估的深度神经网络模型,并将该模型应用于某校经管类课程教学实践的评估。结果表明,对于经管类虚拟仿真实验教学而言,基于学生基本信息数据、实验数据和实验行为数据构建的概念特征模型具有较好的判别能力;模型采用深度神经网络方法进行评估,较之传统机器学习
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