融合数据驱动生成在线学习迷航模型的构建及验证

研究在数据驱动技术支持下,聚焦在线学习者的学习行为表征学习迷航状态,探讨精准识别在线学习迷航状态,提高学习者的在线学习效率、效益和成效。通过数据收集与预处理形成干净且标准的数据,研究基于XGBoost的在线学习迷航诊断方法,通过数据验证方法的有效性,提供技术保障。研究设计了迷航诊断系统,通过应用效果分析,验证了迷航诊断系统在提高学习者学习效用的同时,确实可以有效降低学习者的在线学习迷航程度,实现在线学习迷航模型的有效落地。