基于机器学习技术的学生学习行为分析研究

在“互联网+”背景下传统行业迎来巨大变革,其中“互联网+教育”的创新模式推动学生学习方式的转变,大多高等教育课程也从原先单一的线下授课模式转变为线上、线下混合式教学模式,为学生提供更加便捷和按需学习的环境。由于线上学习的独特性,学习过程主要由学生自己掌握控制,绝大部分教师只通过学生完成作业正确率情况获取学生学习行为,导致教师无法精确掌握学生学习行为,线下课堂教学不能满足学生需求。本文通过提出学生学习行为特征要素,设计学生学习行为分析模型,通过分析计算机类300名学生数据信息,预测他们学习行为结果并与真实数据进行对比分析,从而提高学生学习质量,提升教师教学水平。