结合学生行为模式分析的成绩早期预警研究

摘要：

早期预警是在线学习中的重要主题,通过早期预警识别有不及格风险的学生可帮助教师及时开展个性化教学干预.使用深度学习模型对学生微观行为模式进行分析以提高早期预警的效果,并提出结合LSTM-autoencoder特征处理和注意力权重计算的不及格风险学生早期预警模型(LSTM-autoencoder and attention based early warning model,LAA).该方法通过LSTM-autoencoder对学生行为时间序列数据进行特征处理,采用注意力机制计算关键预测因子.实验结果表明,LAA比基线模型取得更高的召回率,对低交互型和非持续型学生具有更好的识别效果,且能将教学干预时间提前;此外,该方法可识别影响成绩的关键周次和行为,可用于辅助教师开展在线教学指导.

关键词：在线学习;学习行为模式;早期预警;LSTM-autoencoder;注意力机制

所属期刊栏目：58

分类号：TP305(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：99-105