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基于机器学习的国家精品课程分类研究
文献摘要：
随着在线课程的推出以及国家对于在线课程的大力支持,精品课程建设成为高等学校教学质量与教学改革工程的重要组成部分.在如何评价精品课程方面,实际上仍然没有十分准确的标准.因此,文章提出了一种基于机器学习的国家精品课程分类方法.根据参与人数,评论人数,开课次数构建了一个机器学习分类器,形成一套精准的评判体系.模型的准确率最高达到了85.76％.这利于教师在教学中找寻不足,推动教学建设,促进整个教育行业的发展.
文献关键词：
精品课程;在线课程;指标体系;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
张忠进;王嘉伟;杨洁;徐鹏
作者机构：
浙江农林大学暨阳学院 工程技术学院,浙江 诸暨 311800
文献出处：
引用格式：
[1]张忠进;王嘉伟;杨洁;徐鹏-.基于机器学习的国家精品课程分类研究)[J].现代信息科技,2022(13):176-178
A类：
B类：
基于机器学习,国家精品课,课程分类,分类研究,在线课程,大力支持,精品课程建设,高等学校,学校教学,如何评,分类方法,参与人数,开课,机器学习分类器,找寻,教学建设,教育行业
AB值：
0.294103
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