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基于机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统实现 被引量：1
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作者 崔争艳 刘晨晨 孙滨 《信息与电脑》 2022年第1期65-67,共3页
混合式学习环境下,存在学习者弃学现象,影响相关情况的预测以及预警布局变化性以及稳定性。因此,本文研究了基于机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统。设计主控电源电路以及预测、预警模块,完成硬件的创建;在机器学习下建立总体架... 混合式学习环境下,存在学习者弃学现象,影响相关情况的预测以及预警布局变化性以及稳定性。因此,本文研究了基于机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统。设计主控电源电路以及预测、预警模块,完成硬件的创建;在机器学习下建立总体架构指令,通过拓扑深度学习实现预警数据库设计,完成软件设计。系统测试表明:在相同的测试环境之下,对比于未应用机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统测试组,应用的测试组最终得出的召回率相对较低。本文设计的系统具有更强的灵活性,预测、预警的效果较为精准,并能够更加精准地应变处理,具有实际的应用意义。 展开更多
关键词 机器学习 MOOC学习者 弃学预测 预警技术 远程预测监控
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