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学生在线学习行为与课程成绩的关系研究
文献摘要：
在线学习行为的研究对教育者提高线上教学的效果和质量有着非常重要的指导意义.使用皮尔逊相关系数分析法对课程音视频学习情况、章节学习次数、作业完成情况、签到(考勤)、任务点完成情况、在线测试成绩等在线学习行为变量与期末最终成绩进行相关性分析,利用k均值聚类算法进行聚类分析,使用决策树归纳算法构造课程成绩预测模型.结果表明,在线测试成绩、作业完成情况和课程音视频情况是在线学习行为变量中比较重要的变量,对学生的课程成绩影响较大.
文献关键词：
在线学习行为;课程成绩;聚类算法;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
赵圆圆;李慧;于雅智
作者机构：
石家庄职业技术学院 信息工程系,河北 石家庄 050081;河北地质职工大学计算机与信息技术系,河北石家庄 050081;石家庄信息工程职业学院 软件工程系,河北 石家庄 052160
文献出处：
引用格式：
[1]赵圆圆;李慧;于雅智-.学生在线学习行为与课程成绩的关系研究)[J].石家庄职业技术学院学报,2022(06):
A类：
B类：
在线学习行为,课程成绩,教育者,高线,线上教学,皮尔逊相关系数,相关系数分析法,音视频,视频学习,学习情况,章节,学习次数,作业完成,完成情况,签到,考勤,在线测试,测试成绩,期末,终成,均值聚类,聚类算法,决策树,成绩预测,中比
AB值：
0.331991
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