一种基于滑动窗口模型的MOOCs辍学率预测方法

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摘要：【目的】通过北京大学在Coursera平台上运行的课程数据，对学生的辍学行为进行研究，以期预测学生的辍学点和辍学行为，改建教学慕课质量和方法。【方法】在课程数据基础上，提取19个特征，使用机器学习算法构建滑动窗口模型，动态预测学习者辍学率。【结果】模型预测准确率高，普遍在90％以上，效果稳定，支持向量机（SVM）和长短记忆网络（LSTM）方法建模效果更好。【局限】课程数据选课人数偏多，没有考虑其他课程数据稀疏问题，模型的可移植性仍需要进一步考虑。【结论】使用滑动窗口模型建模，能够帮助MOOC课程教师和设计者动态地追踪课程学习者辍学行为，准确率高，可以帮助教师通过快速的反馈来调整课程，降低辍学率。http://www.cqvip.com//QK/93371A/201704/672411085.html

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关键词：预测方法 MOOC 辍学率 coursera 机器学习算法 MOOC 辍学点 辍学率 滑动窗口模型 辍学预测