典型文献
基于决策树算法的学习结果预测模型设计与应用——以某高校微积分课程为例
文献摘要：
微积分作为某高校经管类专业一门高风险公共基础课,存在修课学生多、学习失败率高、影响学业水平等问题.为此对该课程进行学习结果预测研究,以期在开课前定位学习失败机率高的学生,针对其开展个性化教学来提升学习效果.分析影响课程成绩的师生特征,发现学生高考类别及数学成绩、性别、生源地与课程成绩有关;教师职称、教龄、学历和性别不同,所教学生的成绩差异显著.选择C5.0决策树、条件决策树、随机森林算法,使用R语言建立三种微积分成绩预测模型并比较其效果,C5.0决策树模型以较高的识别度胜出.运用C5.0模型预测2020级新生微积分学习结果,为教学提供数据支持,期末成绩显示学生学习成功率显著提升,表明该模型具有可行性.总结应用学习结果预测的建议,为其他高校的实践探索提供参考.
文献关键词：
学习结果预测;成绩分析;分类建模;R语言
中图分类号：
作者姓名：
董建文;张一春;胡燕
作者机构：
南京审计大学 金审学院,江苏 南京 210023;南京师范大学 教育科学学院,江苏 南京 210024
文献出处：
引用格式：
[1]董建文;张一春;胡燕-.基于决策树算法的学习结果预测模型设计与应用——以某高校微积分课程为例)[J].广州广播电视大学学报,2022(01):39-46
A类：
学习结果预测
B类：
决策树算法,模型设计,校微,分课,分作,经管类专业,公共基础课,修课,学习失败,失败率,学业水平,预测研究,开课,课前,前定,机率,个性化教学,学来,提升学习,课程成绩,高考,数学成绩,生源地,教师职称,教龄,成绩差异,C5,条件决策,随机森林算法,立三,成绩预测,决策树模型,识别度,胜出,级新生,微积分学,期末,用学,成绩分析,分类建模
AB值：
0.423596
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