基于改进C4.5的E-learning教学辅助系统的研究与实现

为提高E-learning(数字化学习)中学生自主学习以及教师管理学习的效率,提出将决策树C4.5算法应用于数字化学习平台中的决策分析,设计了基于决策树的E-learning教学辅助系统,根据学生的在线学习行为预测其学习效果,以尽早发现问题。基于Fayyad边界点判定原理和数学的等价无穷小理论,对传统C4.5算法作出两点改进,在E-learning系统中,运用改进的算法先训练出在线学习行为与学习效果间的决策树模型,导出分类规则,而后进行学习效果预测。实验结果表明,改进后的算法具有比较高的预测准确率,能够为学习者和教学者提供决策支持。