摘要：近年来大规模开放在线课程获得了较为广泛的关注。由于学习者学习方式不合理使得学习兴趣下降,学习效果不佳,MOOCs辍学率很高,针对这一问题,从学习者学习活动日志中自动抽取一段时间内连续特征,以学习者行为特征为自变量,建立MOOCs辍学预测模型。在KDDCup2015数据集上的实验表明,使用基于卷积神经网络的长短期记忆CNN_LSTM辍学预测模型,能够帮助MOOCs课程教师和设计者追踪课程学习者在不同时间步长的学习状态,从而动态监控不同阶段的辍学行为,模型的预测准确率高,这将为教师改进教学方法提供更合理的指导和建议。

关键词：大规模开放式在线课程 辍学预测 时间序列预测 长短期记忆 卷积神经网络 

单位：西北大学信息科学与技术学院; 陕西西安710127