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    學(xué)習(xí)分析技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用研究

    2019-05-24 00:57:54
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2019年4期
    關(guān)鍵詞:考試成績(jī)聚類預(yù)測(cè)

    丁 鵬 飛

    (1. 上海旅游高等??茖W(xué)校 公共教學(xué)部, 上海 201418; 2. 上海師范大學(xué) 旅游學(xué)院, 上海 200234)

    0 引 言

    在傳統(tǒng)的課堂教學(xué)中,由于難以及時(shí)獲取學(xué)生個(gè)體學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)進(jìn)度、面臨困難等方面的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),教師通常主觀地參照以往經(jīng)驗(yàn)和學(xué)生群體的平均接受能力來制定教學(xué)目標(biāo)、內(nèi)容和進(jìn)度計(jì)劃等,存在一定程度的偏差,忽視了學(xué)生個(gè)體的差異性和具體特點(diǎn)。隨著教育信息化的不斷深入,運(yùn)用學(xué)習(xí)分析技術(shù)幫助教師進(jìn)行教學(xué)評(píng)估和預(yù)測(cè)成為必然趨勢(shì)。學(xué)習(xí)分析是通過各種信息化手段監(jiān)測(cè)和收集學(xué)生學(xué)習(xí)環(huán)境和過程數(shù)據(jù),運(yùn)用不同模型和方法,動(dòng)態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)學(xué)生的課程學(xué)習(xí)狀態(tài)和效果,使教師根據(jù)不同學(xué)生的能力水平和實(shí)際需求,探究最優(yōu)化的教學(xué)方式,為實(shí)施有針對(duì)性的分類教學(xué)提供支持和指導(dǎo)[1]。在學(xué)習(xí)分析技術(shù)支持下,教師可以充分關(guān)注學(xué)生個(gè)體特征,了解學(xué)生的實(shí)際需求,動(dòng)態(tài)追蹤每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度,不斷實(shí)時(shí)調(diào)整自己的教學(xué)進(jìn)度和方法,使得學(xué)生在同一個(gè)學(xué)習(xí)環(huán)境中可以有不同的學(xué)習(xí)方法、步驟和進(jìn)度[2]。

    1 研究現(xiàn)狀

    國(guó)內(nèi)很多學(xué)者在學(xué)習(xí)分析領(lǐng)域已經(jīng)做了探索和嘗試。屬于學(xué)習(xí)分析理論綜述的研究有:李青等[3]對(duì)學(xué)習(xí)分析的基本概念、組成要素、應(yīng)用模型、分析方法和工具進(jìn)行了系統(tǒng)歸納。顧小清等[4]提出學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)注重監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī),最重要是及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題,對(duì)評(píng)估和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行反饋,為教學(xué)過程提出有針對(duì)性的改進(jìn)策略和教育決策。郭炯等[5]對(duì)國(guó)內(nèi)外2010年以來關(guān)于學(xué)習(xí)分析的期刊論文進(jìn)行梳理,根據(jù)研究重點(diǎn)不同分為理論框架、模型研究、學(xué)習(xí)分析技術(shù)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)分析工具、應(yīng)用研究、面臨挑戰(zhàn)等6大類。胡藝齡等[6]分析了網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)行為的建模機(jī)制,構(gòu)建為數(shù)據(jù)、機(jī)制、結(jié)果3層次。李爽[7]將“參與、堅(jiān)持、專注、交互、學(xué)術(shù)挑戰(zhàn)、學(xué)習(xí)自我監(jiān)控”6類投入作為分析在線學(xué)習(xí)行為投入的主要維度。利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)學(xué)生聚類的研究有:舒忠梅等[8]利用相關(guān)分析和數(shù)據(jù)挖掘方法相結(jié)合,識(shí)別學(xué)生學(xué)習(xí)行為投入的相關(guān)因素,并將學(xué)生聚為7類;田娜等[9]根據(jù)學(xué)生的相似特性對(duì)學(xué)生進(jìn)行聚類分析,以分析對(duì)課程成績(jī)影響的各種因素;姜強(qiáng)等[10]利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法不同行為模式的學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格;孫力[11]將學(xué)習(xí)者歸為4類:聚斂型、發(fā)散型、同化型、調(diào)適型。利用回歸模型對(duì)成績(jī)預(yù)測(cè)的研究有:馬杰等[12]利用回歸模型預(yù)測(cè)了成績(jī)和多要素之間的線性關(guān)系;王亮[13]也設(shè)計(jì)了學(xué)習(xí)分析的預(yù)測(cè)模型,篩選出最佳預(yù)測(cè)效果的影響因子進(jìn)行 Logistic 回歸分析,并在教學(xué)管理平臺(tái)中對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用;趙慧瓊[14]利用多元回歸分析法判定影響學(xué)生學(xué)習(xí)績(jī)效的預(yù)警因素,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了干預(yù)模型,對(duì)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行二元 Logistic 回歸分析,并結(jié)合問卷調(diào)查和訪談法對(duì)該模型在學(xué)習(xí)活動(dòng)、知識(shí)習(xí)得等方面的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。孫力等[15]采用數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)分類決策樹方法,通過分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)歷教育本科學(xué)生英語學(xué)習(xí)及相關(guān)信息,實(shí)現(xiàn)了對(duì)其英語統(tǒng)考成績(jī)的預(yù)測(cè)。

    綜上所述,國(guó)內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)分析的研究多集中在理論引介、研究綜述、應(yīng)用模型設(shè)計(jì)與論證等方面,實(shí)證性研究仍較缺乏。已有的研究大多是針對(duì)在線課程、網(wǎng)絡(luò)教育形式的教學(xué),其數(shù)據(jù)的獲取較方便和直接;而大多數(shù)學(xué)校仍是以面授課堂教學(xué)為主、課程考試平臺(tái)為輔的線下教育,其特點(diǎn)在于,數(shù)據(jù)獲取來源更加多樣,反饋和干預(yù)可以更加直接。線下課堂需要通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)解決以下問題:高校師生比失調(diào),很難做到關(guān)注課堂上的每個(gè)學(xué)生,如何利用學(xué)生課程學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),了解學(xué)生已經(jīng)掌握什么和沒有掌握什么,識(shí)別和發(fā)現(xiàn)困難學(xué)生?是否可以將學(xué)生進(jìn)行分組和聚類,開展有針對(duì)性地分類指導(dǎo),使得高校大規(guī)模課堂教學(xué)和個(gè)性化學(xué)習(xí)能夠得到完美的結(jié)合[16-18]。如何根據(jù)學(xué)生在課程學(xué)習(xí)中的特定階段和特定活動(dòng),從而總結(jié)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和特點(diǎn),預(yù)測(cè)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)成果;如何整合多個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策,并快速反饋在實(shí)際課堂上來改進(jìn)教學(xué)。

    本文在查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,通過學(xué)習(xí)分析得到的數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法構(gòu)建預(yù)測(cè)和聚類模型,理解學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)行為,并依據(jù)分析結(jié)果重新調(diào)整教學(xué)活動(dòng),對(duì)學(xué)習(xí)困難的學(xué)生進(jìn)行干預(yù)和指導(dǎo),提高教學(xué)質(zhì)量。

    2 數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

    2.1 研究對(duì)象和教學(xué)設(shè)計(jì)

    以我校2015級(jí)200多名學(xué)生為研究對(duì)象,以計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)必修課為切入點(diǎn)。該課程需要學(xué)生分3個(gè)學(xué)期完成64學(xué)時(shí)的教學(xué)內(nèi)容,并以上海市統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)等級(jí)考試成績(jī)作為最終學(xué)習(xí)效果的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)生學(xué)習(xí)過程和行為跟蹤數(shù)據(jù),包括出勤率、課堂表現(xiàn)、在線瀏覽教學(xué)資源頻次、歷次課后練習(xí)和作業(yè)完成率(以在線實(shí)時(shí)測(cè)評(píng)系統(tǒng)形式),以及前2次學(xué)校組織的期末上機(jī)考試總成績(jī)及分項(xiàng)成績(jī)(命名為知識(shí)點(diǎn)1~9,見表1)。學(xué)生個(gè)人屬性指標(biāo)包括性別、生源地、高考成績(jī)、民族等。學(xué)生學(xué)習(xí)效果定量指標(biāo)為參加上海市計(jì)算機(jī)等級(jí)統(tǒng)考成績(jī)。此外,利用微信平臺(tái),進(jìn)行學(xué)習(xí)初期(問卷186份)和學(xué)習(xí)結(jié)束(問卷112份)2次在線調(diào)查,獲取學(xué)生對(duì)課程目標(biāo)和難度的感知、學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)滿意度等變化情況。

    表1 教學(xué)活動(dòng)流程

    2.2 研究框架和分析方法

    學(xué)習(xí)分析的關(guān)鍵技術(shù)可參照數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法,如系統(tǒng)建模、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、回歸、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、話語分析及文本挖掘等。本文根據(jù)實(shí)驗(yàn)中課程和數(shù)據(jù)的特點(diǎn),采用問卷調(diào)查、圖表分析、聚類統(tǒng)計(jì)、回歸預(yù)測(cè)的方法,遵循評(píng)估-預(yù)測(cè)-干預(yù)的反饋機(jī)制進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化課程教學(xué) (見圖1)。 評(píng)估,主要是利用聚類分析方法,對(duì)學(xué)習(xí)行為特征相似的學(xué)生劃分類型,分析各類學(xué)生的知識(shí)圖譜、課程滿意度,并輔助教師制定個(gè)性化的教學(xué)和輔導(dǎo)計(jì)劃,安排教學(xué)進(jìn)度;預(yù)測(cè)分析,主要是利用回歸分析方法,以學(xué)生學(xué)習(xí)過程和行為跟蹤數(shù)據(jù)為自變量,預(yù)測(cè)其可能的考試成績(jī)或?qū)W習(xí)效果;干預(yù),是根據(jù)評(píng)估和預(yù)測(cè)分析結(jié)果,判定每個(gè)學(xué)生是否存在學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn),采取合適的對(duì)策和方法進(jìn)行干預(yù)。

    圖1 研究框架圖

    3 實(shí)證研究

    經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,刪掉缺失嚴(yán)重的數(shù)據(jù),共得到225個(gè)樣本數(shù)據(jù)。在SPSS軟件中,從學(xué)生個(gè)人屬性、學(xué)習(xí)過程(投入)和學(xué)習(xí)績(jī)效3個(gè)方面,共選取生源地、基礎(chǔ)背景、作業(yè)完成率、自學(xué)進(jìn)度、在線時(shí)長(zhǎng)、登錄次數(shù)、德育成績(jī)、課堂表現(xiàn)、2次期末成績(jī)、性別10個(gè)變量,與等級(jí)考試成績(jī)進(jìn)行相關(guān)性分析。10個(gè)變量的信度系數(shù)a=0.726,在可接受的范圍內(nèi),具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。相關(guān)分析結(jié)果(見表2)顯示,等級(jí)考試成績(jī)與前2學(xué)期的期末成績(jī)、作業(yè)完成率、基礎(chǔ)背景、自學(xué)進(jìn)度等變量相關(guān)系數(shù)較高,與性別、生源地、在線時(shí)長(zhǎng)、登錄次數(shù)、課堂表現(xiàn)以及在校表現(xiàn)這些變量相關(guān)性較小,將其剔除。

    表2 變量來源和等級(jí)考試成績(jī)的相關(guān)性

    3.1 基于學(xué)生學(xué)習(xí)行為特征的聚類分析

    在對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行記錄與分析中,發(fā)現(xiàn)不少學(xué)生的學(xué)習(xí)行為呈現(xiàn)一定的相似性,可以歸為一類,不同類型之間有明顯的差異性,于是嘗試應(yīng)用聚類分析技術(shù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為進(jìn)行類型劃分,并發(fā)現(xiàn)不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)行為特點(diǎn)和規(guī)律。

    在前述相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,選取相關(guān)性最高的5個(gè)變量進(jìn)行聚類:學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、自學(xué)進(jìn)度、作業(yè)完成率、課堂表現(xiàn)和前2學(xué)期考試成績(jī)。首先,將5個(gè)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化;然后,利用離差平方和法(基本原理是同類之間離差平方和較小,類與類之間離差平方和較大),指定 2~6個(gè)類別進(jìn)行聚類分析,并進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn);最后,根據(jù)聚類中心點(diǎn)的特征和不同類別之間的差異,將學(xué)生劃分為為4類,分別命名為被動(dòng)型、游離型、徒勞無功型,學(xué)有余力型,并分析不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)投入模式及其行為特征。

    根據(jù)不同類型學(xué)生各個(gè)變量平均值分布雷達(dá)圖(見圖2),歸納出其各自特征。

    結(jié)合實(shí)際課堂,不同類別同學(xué)的學(xué)習(xí)狀況和學(xué)習(xí)特點(diǎn)總結(jié)如下:

    (1) 學(xué)有余力型學(xué)生占25.5%,所有指標(biāo)得分值都最高,各方面全面發(fā)展。在學(xué)完課程規(guī)定的知識(shí)和技能外,還具備進(jìn)一步的拓展學(xué)習(xí)能力。 他們基礎(chǔ)較好,課堂表現(xiàn)積極主動(dòng),具有較強(qiáng)自學(xué)能力,能獨(dú)立完成學(xué)業(yè)任務(wù)。

    (2) 徒勞無功型學(xué)生人數(shù)最多,占35.2%。他們基礎(chǔ)一般,在校表現(xiàn)貌似很好,課堂出勤率也很高,各項(xiàng)行為中規(guī)中矩,但學(xué)習(xí)方法不對(duì),自學(xué)能力不足,期末成績(jī)并不理想。

    (3) 游離型學(xué)生占26.2%,他們學(xué)習(xí)基礎(chǔ)一般,學(xué)習(xí)目的不明確,學(xué)習(xí)態(tài)度不積極,有一定自學(xué)能力,不夠努力和專心,期末成績(jī)中等,學(xué)習(xí)成績(jī)有很大提升空間。

    (4) 被動(dòng)型學(xué)生占13.1%,他們基礎(chǔ)和自學(xué)能力較差,作業(yè)完成情況較差,成績(jī)也較差,有自暴自棄傾向。

    按照聚類分析的結(jié)果,又進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)了不同類型學(xué)生在2次期末考試中各知識(shí)點(diǎn)上的得分情況(見圖3)。由圖3可見,知識(shí)點(diǎn)8和9大部分學(xué)生都掌握較好,可以減少課時(shí);但在知識(shí)點(diǎn)1上所有學(xué)生得分率均較低,應(yīng)適當(dāng)增加課時(shí),重點(diǎn)講解;在知識(shí)點(diǎn)2和3上,4類學(xué)生得分差距較大;在知識(shí)點(diǎn)4上,4類學(xué)生差距最小;在知識(shí)點(diǎn)5和7上,被動(dòng)型學(xué)生和其他3類學(xué)生差異較大。以此為依據(jù),可以合理調(diào)整教學(xué)重點(diǎn)和進(jìn)度。

    圖3 不同類型學(xué)生知識(shí)圖譜對(duì)比

    3.2 基于回歸模型的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)

    計(jì)算機(jī)等級(jí)考試合格,是學(xué)生獲得學(xué)位的必要條件之一,同時(shí)又是部分專升本考生計(jì)算機(jī)免試的條件,對(duì)于學(xué)校教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控和學(xué)生的學(xué)業(yè)評(píng)估非常重要。因此,嘗試?yán)靡延袑W(xué)習(xí)過程監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),運(yùn)用多元線性回歸分析中的逐步回歸方法,建立符合自變量和因變量之間關(guān)系的回歸模型,以更好預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)和效果。這里,以等級(jí)考試成績(jī)(Y)為因變量,經(jīng)過3次逐步回歸,確定學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(X1)、期末考試成績(jī)(X2)和作業(yè)完成率(X3)為自變量,建立回歸方程:

    Y=0.381X1+0.374X2+0.026X3+15.541

    (1)

    該方程顯著性為0.000,擬合度R2為0.373,具體參數(shù)見表3。

    表3 多元回歸的相關(guān)系數(shù)

    自變量系數(shù)的大小反映了對(duì)因變量影響的強(qiáng)弱程度。根據(jù)式(1),對(duì)計(jì)算機(jī)統(tǒng)考成績(jī)影響程度從大到小依次是期末考試成績(jī)、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和作業(yè)完成率。進(jìn)一步利用預(yù)測(cè)成績(jī)與實(shí)際計(jì)算機(jī)統(tǒng)考成績(jī)進(jìn)行比對(duì)分析(見圖4),以檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行浴⑴c建模人數(shù)為125人,預(yù)測(cè)人數(shù)為100人,預(yù)測(cè)不及格準(zhǔn)確率為71.6%,預(yù)測(cè)及格準(zhǔn)確率79.8%?;痉项A(yù)測(cè)效果。預(yù)測(cè)結(jié)果可為學(xué)生或教師提前發(fā)出預(yù)警和提醒,以便于及早加強(qiáng)干預(yù)。

    圖4 預(yù)測(cè)成績(jī)與實(shí)際考試成績(jī)對(duì)比圖

    3.3 反饋與干預(yù)

    大學(xué)生的學(xué)習(xí)效果很大程度上依賴于學(xué)生的自覺。如果教師對(duì)于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為不能及時(shí)監(jiān)測(cè)、評(píng)估、反饋和干預(yù),學(xué)生的參與度、主動(dòng)性和學(xué)習(xí)效果將會(huì)進(jìn)一步降低。因此,需要從學(xué)習(xí)分析視角統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、建模、分析,使教師能夠在數(shù)據(jù)支持下不斷改進(jìn)教學(xué)。結(jié)合學(xué)習(xí)初期和后期的2次問卷調(diào)查結(jié)果和前述的學(xué)習(xí)特征聚類結(jié)果,發(fā)現(xiàn)不同類型的學(xué)生對(duì)課程興趣,對(duì)課程目標(biāo)和難度的認(rèn)知存在差異性(見圖5)。例如,被動(dòng)型和徒勞無功型學(xué)生對(duì)教學(xué)目標(biāo)認(rèn)識(shí)不清,完成學(xué)習(xí)任務(wù)有較大困難。針對(duì)該類學(xué)生,加強(qiáng)學(xué)習(xí)初期教育,端正學(xué)習(xí)態(tài)度,提高課程學(xué)習(xí)興趣,改進(jìn)學(xué)習(xí)體驗(yàn),是教師改進(jìn)教學(xué)工作的關(guān)鍵點(diǎn)。同時(shí),按照不同類型學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和能力,可更加有針對(duì)性地布置學(xué)習(xí)任務(wù)和作業(yè),并通過作業(yè)和手機(jī)平臺(tái)來督促和反饋每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。這樣教學(xué)過程能夠體現(xiàn)學(xué)習(xí)者與教師之間的互動(dòng),在分類和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上干預(yù)和反饋,優(yōu)化學(xué)習(xí)成績(jī)和改進(jìn)學(xué)習(xí)體驗(yàn),提高教學(xué)效果。

    圖5 不同類型學(xué)生問卷結(jié)果對(duì)比

    每周面授的課程,教師可以及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略,并針對(duì)不同類型學(xué)生合理安排教學(xué)進(jìn)度和內(nèi)容。從對(duì)每個(gè)學(xué)生的情況中,做出合理判斷和分析,對(duì)于徒勞無功學(xué)生,重點(diǎn)改進(jìn)學(xué)習(xí)方法,提高效率;對(duì)于游離型學(xué)生,關(guān)注和糾正其學(xué)習(xí)態(tài)度和不良習(xí)慣;及時(shí)加強(qiáng)干預(yù),幫助被動(dòng)型學(xué)生解決學(xué)習(xí)困難,樹立信心,對(duì)學(xué)有余力的學(xué)生適當(dāng)拔高。針對(duì)不同類別的學(xué)生,結(jié)合不同類型學(xué)生的知識(shí)圖譜,手機(jī)上推送預(yù)警消息和不同的學(xué)習(xí)資源,給予有效的引導(dǎo)和建議,激發(fā)興趣,探索影響學(xué)生課程滿意度的相關(guān)因素。對(duì)困難學(xué)生及時(shí)干預(yù)和預(yù)警,從最后實(shí)際的通過率來看,干預(yù)的措施對(duì)游離型學(xué)生效果較明顯,被動(dòng)型學(xué)生干預(yù)效果較差(見表4),需要調(diào)整策略進(jìn)一步改進(jìn)。

    表4 對(duì)不同類型學(xué)生的干預(yù)及效果

    4 結(jié) 語

    以面授課堂上的學(xué)生為研究對(duì)象進(jìn)行學(xué)習(xí)分析,從“計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)”課程前2個(gè)學(xué)期學(xué)生產(chǎn)生的學(xué)習(xí)投入、學(xué)習(xí)績(jī)效和個(gè)人屬性特征中篩選出 10個(gè)與等級(jí)考試成績(jī)呈正相關(guān)的變量,確定了5個(gè)聚類因子,將具有相似性的學(xué)生分為4類,分類別統(tǒng)計(jì)知識(shí)圖譜;選取3個(gè)影響學(xué)生等級(jí)考試成績(jī)最大的學(xué)習(xí)行為因素構(gòu)建了回歸模型,并預(yù)測(cè)了學(xué)生成績(jī),篩選出困難學(xué)生;結(jié)合問卷結(jié)果,在第3學(xué)期的教學(xué)中有針對(duì)性地進(jìn)行干預(yù)和反饋,根據(jù)對(duì)測(cè)試樣本的驗(yàn)證,該方法可行有效。后續(xù)將繼續(xù)營(yíng)造信息化教學(xué)環(huán)境,盡力滿足學(xué)生的多樣化個(gè)性化的需求,轉(zhuǎn)化多元異構(gòu)數(shù)據(jù),完善數(shù)據(jù)變量,改進(jìn)預(yù)測(cè)模型,提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和反饋的實(shí)時(shí)性。

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