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云南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：普运伟姜萤田春瑾余永鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学计算中心

针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题，提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性，从学习准备行为、知识获取行为、交互... 详细信息

针对教育者难以对学习者多样化的在线学习行为进行监测和研判等问题，提出一种带嵌入层的MLP-Bagging集成分类模型对学习者的在线学习行为进行分析与判别.考虑到学习者的在线学习行为以及个体特性，从学习准备行为、知识获取行为、交互学习行为、学习巩固行为和辅助特征5个方面构建在线学习行为模型，并采用MLP-Bagging集成分类模型对学习者进行分类判别.实验结果表明，所构建的学习模型可对在线学习者的学习行为进行符合实际的建模，加入辅助特征有利于对各类学习者的在线学习行为进行深入的分析与指导，并且在分类模型中加入嵌入层可以有效克服标签编码带来的数据冗余和误差缺陷，从而获得更好的分类效果.与其他分类模型相比，融合多个MLP分类器的Bagging集成模型可以减少单个MLP分类器的方差，其分类准确率达到98.72%，具有较好的实际应用价值.

关键词：在线学习行为学习者分类嵌入层 MLP神经网络 Bagging集成学习

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基于机器学习聚类算法的学习者自动分类研究

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天津电大学报 2016年第2期20卷 24-29页

作者：孙丙仁杨敏国家开放大学北京100039

本文将机器学习领域的聚类算法应用到开放教育领域,从学习成果的角度详细分析数据特点,选出多维特征值,调试算法参数,并进行实验以检验学习者分类效果。引入的自动分类算法不仅对当前远程开放教育领域有很强的应用价值,而且对慕课(Massi... 详细信息

本文将机器学习领域的聚类算法应用到开放教育领域,从学习成果的角度详细分析数据特点,选出多维特征值,调试算法参数,并进行实验以检验学习者分类效果。引入的自动分类算法不仅对当前远程开放教育领域有很强的应用价值,而且对慕课(Massive Open Online Courses,MOOC)的大规模学习者特征分析、个性化和多元化教学设计等均有非常重要的意义。

关键词：聚类学习者分类慕课个性化教学设计

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基于全连接神经网络的在线学习行为分类判别

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现代电子技术 2023年第17期46卷 89-94页

作者：普运伟姜萤田春瑾余永鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学计算中心云南昆明650500

针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为... 详细信息

针对教育者难以对学习者多样化的学习行为进行监测和预警问题,提出一种基于全连接神经网络的网络学习者学习行为分类模型,来探究不同学习者的学习特点。首先提取智慧树平台收集的学习者活动数据,剔除当中个人信息部分,选取在线学习行为数据形成数据集;然后进一步清洗数据并对学习行为相关数据进行数据标准化处理;最后搭建全连接神经网络进行学习行为判别。实验结果表明,该模型对于智慧树不同课程中的学习者学习行为分类准确率保持在95.6%以上,与其他神经网络模型相比,该方法在准确率和耗时上均有显著提升,具有很好的应用价值。

关键词：在线学习行为学习者分类全连接神经网络大规模在线开放课程数据标准化处理分类准确率

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cMOOC学习收获及其与学习投入关系的研究

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现代远距离教育 2020年第4期 63-72页

作者：白然北京师范大学北京100875 河北师范大学河北石家庄050024

研究cMOOC学习者的学习,既是对MOOC研究日益关注学习者趋势的回应,也是认识联通主义学习本质和改善cMOOC实践的需求。针对课程视角下MOOC学习效果评价中的局限和联通主义学习特点,引入学习收获的概念,以cMOOC"互联网+教育:理论与实践的... 详细信息

研究cMOOC学习者的学习,既是对MOOC研究日益关注学习者趋势的回应,也是认识联通主义学习本质和改善cMOOC实践的需求。针对课程视角下MOOC学习效果评价中的局限和联通主义学习特点,引入学习收获的概念,以cMOOC"互联网+教育:理论与实践的对话"的学习者为研究对象,设计了"cMOOC学习收获问卷",将数据分析结果与典型学习者访谈结合,探讨了cMOOC学习收获特点、学习投入对学习收获的影响和学习者分类。得到以下结论:cMOOC学习者学习收获包括课程体验、知识获得、联通能力和自我认知四个维度,联通能力的形成是与其它维度的学习收获共同发展的结果;不同性别和职业的学习者表现出了学习收获的差异;cMOOC中的学习投入对学习收获具有显著正向影响,且不同类型的学习投入对学习收获各个维度影响不同;cMOOC学习者可分为情感型、传统型、发展型和联通型四类。cMOOC学习收获研究凸显了学习者个体视角下cMOOC的学习经历与意义,进一步认清了cMOOC学习的特点和学习者需求,为cMOOC的课程设计和实施提供了实证依据。

关键词： cMOOC学习者学习收获学习投入联通主义学习者分类

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基于Web数据挖掘的远程教育资源推送系统

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软件导刊.教育技术 2018年第2期17卷 45-47页

作者：梁陈丽浙江师范大学教师教育学院浙江金华321004

目前互联网上存在大量的学习资源,但学习者并不能轻易连接到适当的学习资源。同时远程教育学习者的背景、学习目标、学习能力上存在差异,而统一配置的在线学习资源不能满足学习者的个性特点。利用Web使用挖掘技术对学习者进行聚类,构建... 详细信息

目前互联网上存在大量的学习资源,但学习者并不能轻易连接到适当的学习资源。同时远程教育学习者的背景、学习目标、学习能力上存在差异,而统一配置的在线学习资源不能满足学习者的个性特点。利用Web使用挖掘技术对学习者进行聚类,构建了一个远程教育资源的个性化推送模型,通过对远程教育学习者进行分类,来优化资源的个性化推送。

关键词：远程教育资源 Web使用挖掘学习者分类个性化推送

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