一种基于滑动窗口模型的MOOCs辍学率预测方法

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

卢晓航 王胜清 黄俊杰 陈文广 闫增旺

摘要： 【目的】通过北京大学在Coursera 平台上运行的课程数据, 对学生的辍学行为进行研究, 以期预测学生的辍学点和辍学行为, 改建教学慕课质量和方法。【方法】在课程数据基础上, 提取19个特征, 使用机器学习算法构建滑动窗口模型, 动态预测学习者辍学率。【结果】模型预测准确率高, 普遍在90%以上, 效果稳定, 支持向量机(SVM)和长短记忆网络(LSTM)方法建模效果更好。【局限】课程数据选课人数偏多, 没有考虑其他课程数据稀疏问题, 模型的可移植性仍需要进一步考虑。【结论】使用滑动窗口模型建模, 能够帮助MOOC课程教师和设计者动态地追踪课程学习者辍学行为, 准确率高, 可以帮助教师通过快速的反馈来调整课程, 降低辍学率。

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