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基于MOOC学习行为大数据的网络课程通过率预测方法

郑龙; 周忠宝; 胡艳丽; 蔡建国 计算机工程与科学 2018年第A01期

摘要:在分析大规模在线开放课程平台数据中影响课程通过率的评价指标基础上,引入随机图和概率论,建立了一种预测网络课程通过率的概率模型与算法。该模型基于网络图论和学习时长的随机性,通过时频域间的概率函数相互转化,直观地预测课程通过率的动态变化,可分析连续概率分布和离散经验分布函数,以及大规模的网络课程通过率问题,且便于计算机仿真实现。最后,结合Matlab给出的某一网络课程通过率算例,验证了该随机概率模型及其算法的可行性和有效性,并实际应用于高校大规模网络课程平台,显示出其良好的前景。

关键词:计算机仿真大数据课程通过率预测

单位:湖南大学工商管理学院; 湖南长沙410082; 国防科技大学信息系统工程重点实验室; 湖南长沙410073

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