本文主要探讨了基于机器学习的在线学习数据分析与研究,旨在利用这些技术改进高等教育的教学效果,尤其是实现个性化教育。在当前的教育体系中,教师通常按照教学大纲进行授课,忽视了学生的个体差异,导致学生理解和掌握知识的程度不一。随着信息技术的发展,特别是在在线学习领域的应用,这个问题有了新的解决途径。
在线学习数据分析利用机器学习方法,如广义回归神经网络(GRNN),可以对学生的在线学习行为进行深入分析。GRNN是一种由Donald F.Specht提出的径向基神经网络,具备优秀的非线性调节能力、灵活的网络结构,以及高容错性和鲁棒性,适合处理非线性问题。GRNN的基础是非线性回归分析,通过最大化概率值来预测输出,这在预测学生的学业成绩上尤为适用。
文章以大学计算机基础课程为例,收集了包含14个与考试成绩密切相关的在线学习量化特征的数据,如进入课程次数、提问次数、讨论区话题发布次数等。这些数据来自355名学生的网络教学平台记录。通过多元线性回归进行特征选择,找出对考试成绩影响较大的9个特征,并使用GRNN建立预测模型。实验结果显示,特征选择后的模型平均绝对误差为5.7,其预测能力和拟合优度优于使用全部特征的模型。
此外,通过对特征权重的分析,教师可以了解到哪些学习行为对考试成绩有显著影响,从而在教学中给予更多关注。例如,权重较高的特征可能表示更关键的学习活动,教师可以根据这些信息提前识别出可能不及格的学生,及时提供干预和支持,实现真正意义上的因材施教。
总的来说,本文的研究表明机器学习技术,特别是GRNN在在线学习数据分析中的应用,能够有效地预测学生的学业成绩,帮助教师实施个性化教育,提升教学质量。这为教育信息化提供了有价值的参考,并为未来进一步探索机器学习在教育领域的应用奠定了基础。同时,这也提醒教育工作者需要持续关注并利用新技术来优化教学过程,满足学生的不同学习需求。