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| 结合CNN和GCN的在线学习平台辍学预测方法 | |
| 引用本文： | 孟涛,王晓勇,胡胜利.结合CNN和GCN的在线学习平台辍学预测方法[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2023(4):58-64. |
| 作者姓名： | 孟涛 王晓勇 胡胜利 |
| 作者单位： | 1. 淮南联合大学;2. 安徽理工大学 |
| 基金项目： | 安徽省重点科研项目(KJ2021A1306)； |
| 摘 要： | 针对在线学习平台的高辍学率问题，提出了基于图卷积模型的在线学习辍学预测方法，通过分析学习者在不同时间尺度上的行为特征，及时发现学习者的辍学倾向，采取预防或补足措施.首先，将学习平台采集到的行为数据作为时间序列数据，使用ResNet-50作为局部特征提取的卷积神经网络(CNN),构建包含时间信息的特征向量.其后，将多维特征向量作为图卷积网络(GCN)的节点特征，通过两个GCN网络层建立相关特征的内在联系，并通过数据扁平化尽量保留更多的信息.大规模在线开放课程(MOCC)公开数据集上的实验结果表明，所提方法的预测准确度高于其他先进方法. |
| 关 键 词： | 图卷积网络 RestNet-50 辍学预测 卷积神经网络 数据扁平化 |