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为了探究学生在线学习情况与学习效果之间的关系，采用数据标注的方式解决学生学习行为表示的问题.以S大学在线教学平台数据为研究对象，通过数据挖掘技术探寻学生在线学习行为与学习效果之间的关系.对比多种机器学习算法后，选定随机森林算法作为学习效果预测模型的基本算法.研究发现：最能影响学习效果的因素是文档学习总时长，最终构建的学习效果预测模型对整体数据集的分类准确率达到84.69%. 相似文献
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介绍了知识追踪（KT）的相关概念与任务，梳理其发展脉络，综述KT的原理、相关算法和数据集，分析了不同结构的KT模型的优缺点.在此基础上，对KT领域未来发展方向进行了深入探讨，提出了数据表征、认知建模、模型可解释性三个重要的发展方向，并作出了一定的展望. 相似文献
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