基于机器学习的高职生学习绩效影响因素研究
2024-05-11分类号:G712;G434
【部门】成都工业职业技术学院 成都工业职业技术学院财经商贸学院
【摘要】学习绩效是衡量高职教学质量的重要指标。以混合学习模式下的高职生为研究对象,基于“学习预备—学习过程—学习结果”的3P分析框架,收集学生个体特征、学习行为和阶段性学习结果数据,对比多种机器预测模型,结合聚类分析探究高职生学习绩效的影响因素。结果发现:高职生学习绩效影响程度排序为学习行为特征>阶段性学习结果特征>学生个体特征,课外学习行为>课内学习行为,学习次数>学习时长,小阶段学习结果>大阶段学习结果;群体特征呈现优秀学生学习时间投入多但学习效率不理想,普通学生技能和素养不强的特征。基于此,从教学对象、教学资源、教学过程和教学评价四方面提出干预,以提高学习绩效。
【关键词】职业教育 高职生 机器学习 学习绩效 学习行为
【基金】中国物流学会、中国物流与采购联合会、教育部高等学校物流管理与工程类专业教学指导委员会项目“数智化背景下新文科物流与供应链专业人才培养模式研究”(项目编号:JZW2023195,主持人:刘创);; 四川省教育厅项目“职教集团实体化运营下的中高职贯通衔接培养研究与实践”(项目编号:GZJG2022-054,主持人:杨进);四川省教育厅人文社会科学重点研究基地——四川省教育信息化应用与发展研究中心项目“大数据支持下高职生个性化培养及实践研究”(项目编号:JYXX21-005,主持人:刘创)
【所属期刊栏目】中国职业技术教育
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