于淑云

(福建船政交通职业学院 信息与智慧交通学院,福建 福州 350007)

随着线上教学平台应用的日益普及，网络教学资源平台上的课程资源越来越丰富.线上教学已经成为传统教学不可或缺的组成部分[1].用户在使用教学资源平台的过程中，沉淀了大量的历史数据和记录信息，记录了学生的学习状态、学习行为和阶段性评价数据等信息.通过对这些数据隐藏的规律进行分析和挖掘，不仅能让教师及时了解学生的学习状态和学习效果，还能为教师调整教学方法和教学内容提供有效的支撑和参照.

目前数据挖掘技术在商业、金融业、市场营销等领域已经得到了广泛的应用，但在信息教育领域的应用还相对较少[2].高校对学生信息、成绩等数据的处理还停留在简单的数据备份、统计和查询阶段，大量的信息还没有被挖掘和利用起来.本文基于优慕课教学资源平台，通过对平台保存的历史记录和教师授课记录等信息进行整理和挖掘，分析提取学生在线学习的行为数据，使用决策树构建教学效果预测模型，为教学提供成绩预警分析，让教师在网络教学过程中了解学生的学习情况，及时干预，从而改善网络教学效果.

1 ID3算法

分类是数据挖掘的重要方法，常见的分类模型有逻辑回归、K近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯和支持向量机模型等，不同分类模型的区别在于对输入输出映射关系的形式有不同假设[3].在数据科学领域……