文献类型：期刊文章

作　　者：朱家成[1] 陈刚[1] 向华[1]

ZHU Jiacheng;CHEN Gang;XIANG Hua

机构地区：[1]江汉大学数学与计算机科学学院计算中心,湖北武汉430056

出　　处：《信息技术与信息化》

基　　金：江汉大学校级科研项目(2021yb061)-基于混合教学的高校学生学习能力智能分层预测方法研究;湖北省高等学校省级教学研究课题-基于数据分析的分层混合教学模式研究(20160277);湖北省教育科学规划课题-SPOC混合教学下学生学习行为分析和预测研究(2017GB030);武汉市教育科学“十三五”规划2018重点课题-基于SPOC的混合教学交互过程研究(2018A047)。

年　　份：2021

期　　号：10

起止页码：203-205

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：混合教学是融合了传统教学与在线教育的一种混合教学模式,近些年成为了高等教育研究中比较热门的领域,该教学模式下会产生大量的数据,对此如何应用是一个比较有价值与意义的问题,且是当前混合教学研究的焦点。对于混合教学大数据,当前的应用都是偏向于取出部分直观数据进行一些定性的分析,缺少对大数据全面应用进行定量的计算。针对上述问题,通过对学校计算机基础课程混合教学的分析,提出了多级指标体系,构建了基于深度神经网络的学生学习能力评价模型,通过最后模型计算的结果与真实数据进行比对验证。可以看出基于大数据的评价模型相关系数非常高,具有较高的实用性。

关 键 词：混合教学大数据  深度神经网络  学习能力预测  数据挖掘

分 类 号：TP311.13] G434[计算机类]