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J-GLOBAL ID：201702227782442177   整理番号：17A1355736

オンライン学習行動分析による学生の成績予測【Powered by NICT】

Student Performance Prediction via Online Learning Behavior Analytics

著者 (6件)： Zhang Wei ,  Huang Xujun ,  Wang Shengming ,  Shu Jiangbo ,  Liu Hai ,  Chen Hao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISET  ページ： 153-157  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンライン学習プラットフォームの継続的開発により,教育データ分析と予測は有望な研究分野,個別学習システムの開発に有用であるとなっている。しかし,指標の選択プロセスを全学習過程,予測結果の精度に影響する可能性があると結合しなかった。本論文では,オンライン学習プラットフォームにおける19挙動指標を誘導し,全体の学習過程に結合する学生の成績予測モデルを提案した。モデルは四つの部分:データ収集と前処理,学習行動解析,アルゴリズムモデル構築と予測とで構成される。さらに,最適化されたロジスティック回帰アルゴリズムを適用し,学生の挙動を解析し,それらの性能を予測するための事例。実験結果は,これらの固有値は,学生はおそらく優れたグレードをしたかどうかを効果的に予測できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  モデリング ,  前処理 ,  教育 ,  最適化 ,  予測モデル ,  データ解析 ,  アルゴリズム ,  固有値 ,  データ収集
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *学習行動 ,  学習過程 ,  *行動分析 ,  *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン学習 ,  行動分析 ,  学生 ,  成績 ,  予測