摘要

学习分析技术通过对各种相关数据信息的收集来研究学生在学习中的实际参与、表现和进展情况,并结合学生的某些倾向性特征对其最终学习结果进行预测。通过预测分析可以为大范围和数量的学生提供预测结果,并实时向教学管理者提供相应的干预策略,来避免学生最终课程学习失败。研究所讨论的内容,是如何在大量的因素之中,找到对学生学习结果最具影响性的指标进行分析,从而建立起一个模型,并通过模型预测评估学生是否正在面临课程无法通过的风险。预测的结果将可提供给导学教师,用以优先选择高风险的学生进行主动干预并提供额外资源,最终确保更多的学生学业能顺利完成。论文提供了预测模型的设计方法、对模型的统计学验证以及技术应用最终的实施...