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一种基于滑动窗口模型的MOOCs辍学率预测方法

2017-04-25分类号:G434;TP181

【作者】卢晓航  王胜清  黄俊杰  陈文广  闫增旺  
【部门】北京大学信息管理系  北京大学教师教学发展中心  
【摘要】【目的】通过北京大学在Coursera平台上运行的课程数据,对学生的辍学行为进行研究,以期预测学生的辍学点和辍学行为,改建教学慕课质量和方法。【方法】在课程数据基础上,提取19个特征,使用机器学习算法构建滑动窗口模型,动态预测学习者辍学率。【结果】模型预测准确率高,普遍在90%以上,效果稳定,支持向量机(SVM)和长短记忆网络(LSTM)方法建模效果更好。【局限】课程数据选课人数偏多,没有考虑其他课程数据稀疏问题,模型的可移植性仍需要进一步考虑。【结论】使用滑动窗口模型建模,能够帮助MOOC课程教师和设计
【关键词】MOOC  辍学点  辍学率  滑动窗口模型  辍学预测
【基金】教育部在线教育研究中心教育基金(全通教育)重点项目“慕课在线教学组织方法实证研究”(项目编号:2016ZD301)的研究成果之一
【所属期刊栏目】数据分析与知识发现
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