期刊专题

10.16660/j.cnki.1674-098X.2008-5640-5772

面向教育大数据多尺度特征融合的成绩预测方法在眼科本科教学中的探索

引用
伴随着我国教育大数据研究的全面开展,学生表现受多方面影响,传统方法面向单尺度、单方面对学生表现进行模型建立与预测分析具有一定片面性,由于影响因素往往来源于不同尺度不同特征因素,因此本文综合学生、教师、成绩等多方面进行特征融合提取,建立多尺度特征融合预测模型对学生表现进行预测,取得较好的效果.

教育大数据、眼科、成绩预测、学生行为特征

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G642(高等教育)

中华医学会医学教育分会、中国高等教育学会医学教育专业委员会2018年医学教育研究立项课题;吉林大学本科教学改革研究项目;吉林省教育科学"十三五"规划资助项目

2021-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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科技创新导报

1674-098X

11-5640/N

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2020,17(33)

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