基于隐马尔科夫算法的课程教学质量评价的研究

摘要：

以某大学学习某专业课的MOOC+ SPOC的学习数据为样本,利用隐马尔科夫算法、数据挖掘技术,建立学生学习行为状态的评估模型,实时评估学生学习行为;教师根据评估结果对教学内容进行调整,对学生学习行为进行干扰,以提高教学质量.实证分析表明,基于隐马尔科夫算法的课程教学质量评价模型具有一定的有效性,分析结果有一定的参考性,方便教师在教学中有的放矢.

关键词：数据分析、学习行为、教学质量、隐马尔科夫模型

分类号：G642(高等教育)

资助基金：北京联合大学教育科学研究课题;北京市科技重点研发计划

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：151-155