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智能电子学习系统参数改进机制的实施与绩效评估
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电脑& Education 第49卷, 3., ISSN 0360-1315 出版商: elessvier有限公司

抽象的

近年来,设计有用的学习诊断系统已成为文献中的热门研究主题。为了帮助教师轻松分析学生在智能辅导系统中的概况,必须将学生的投资组合转变为一些有用的信息,以反映学生参与课程活动的程度。观察到,学生的投资组合很少反映学生在文献中给出的学习诊断系统中的实际研究行为;因此,我们提出了三种学习参数改进机制,在该研究中建立了经常在学习平台中使用的有效参数。建议的学习参数改进机制可以计算学生的有效在线学习时间,提取与学习主题强烈相关的讨论部分中的消息部分,并分别检测学生作业中的抄袭。然后将导出的数字参数馈入支持向量机(SVM)分类器以预测每个学习者的性能,以便验证它们是否镜像学生的学习行为。实验结果表明,通过学习参数改进机制“纯化”在分类器的输入之后,SVM分类器的预测率可以平均增加到35.7%。这一辉煌的成就揭示了所提出的算法确实为文献中的常用电子学习平台产生了有效的学习参数。

引文

黄,C.J.,楚,S.。&关,C.T. (2007)。智能电子学习系统参数改进机制的实施与绩效评估。 电脑与教育,49(3),597-614。 elessvier有限公司 检索5月26,2021 .

此记录是从中导入的 电脑& Education 2019年1月30日。 电脑& Education 是一个出版物 elewsvier..

全文是可用的 Science Direct: http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2005.11.008

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