文献类型：期刊文章

作　　者：赵圆圆[1] 李慧[2] 于雅智[3]

ZHAO Yuan-yuan;LI Hui;YU Ya-zhi(Department of Information Engineering,Shijiazhuang University of Applied Technology,Shijiazhuang,Hebei 050081,China;Department of Computer and Information Technology,Hebei Geological Workers University,Shijiazhuang,Hebei 050081,China;Department of Software Engineering,Shijiazhuang Vocational College of Information Engineering,Shijiazhuang,Hebei 052160,China)

机构地区：[1]石家庄职业技术学院信息工程系,河北石家庄050081 [2]河北地质职工大学计算机与信息技术系,河北石家庄050081 [3]石家庄信息工程职业学院软件工程系,河北石家庄052160

出　　处：《石家庄职业技术学院学报》

基　　金：石家庄市高等教育科学研究项目(20220350)。

年　　份：2022

卷　　号：34

期　　号：6

起止页码：1-8

语　　种：中文

收录情况：普通刊

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.

关 键 词：在线学习行为 课程成绩 聚类算法 预测模型  

分 类 号：G434[教育学类]