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基于在线学习行为数据进行成绩预测的分析探索

2021-06-23高慧

南京开放大学学报 2021年1期
关键词:特征分析模型

高 慧

(钟山职业技术学院,江苏 南京 210049)

一、大数据与教育大数据

(一)大数据

近年来,大数据技术快速发展,并对社会的各个领域产生了深刻的影响。大数据具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)的特性。大数据潜在价值的重要表现是数据之间的关联性,一项重要的思维转换就是从传统的因果分析向相关性分析转换。[1]“大数据+”已经深入到各行各业,大数据对教育领域也产生了重大影响,并不断与教育进行深入融合,促进智慧教育的发展。

(二)教育大数据

教育大数据是大数据的一个子集,特指教育领域的大数据,是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。[2]教育大数据在教育领域发挥着巨大的作用,是教育领域不可忽视的驱动力。通过教育大数据,教学管理人员可以科学实施教育决策、改进教育质量评价;教师可以全面了解学生知识掌握情况、智能获取教学方法建议,根据学生的学习情况,给不同的学生推荐不同的学习内容、学习方法建议并进行学习预警,实现个性化学习。大数据技术与教育领域深度融合以推动教育智慧化是未来的发展趋势。

二、在线学习行为分析

(一)在线学习行为

随着信息技术的发展,在线学习已成为新一代的学习方式,学生自主掌握学习进度,可在任何时间、任何地点进行学习,实现个性化的学习。在线学习行为指学习者围绕着一定的学习目标进行在线学习,这种学习目标可以是自行制订,也可以是教师指定,在学习活动中所表现出来的各种显性或隐性行为的集合。……

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