關鍵字查詢 | 類別:會議論文 | | 關鍵字:學習先期預警機制設計

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序號 學年期 教師動態
1 105/2 資工系 郭經華 教授 會議論文 發佈 學習先期預警機制設計 , [105-2] :學習先期預警機制設計會議論文學習先期預警機制設計Design and Development of An Early Alert Mechanism孫慈睿; 曹乃龍; 郭庭綸; 郭經華IPAS;先期預警;學習分析;機器學習;決策樹第十二屆台灣數位學習發展研討會確保學生學習成效是高等教育所高度關注的議題,近年來在大數據的引領下,透過大量的蒐集數據,進行數據分析,尋求線索與證據,採取合適行動以提升學生的畢業率和留校率,廣受重視。近期研究文獻顯示,學習先期預警對提升學習成效有顯著效益,故本研究將致力於設計一個先期預警完整系統架構,並著重在研究先期預警的偵測模式及適用屬性選擇。本論文使用SAS的決策樹模組進行先期預警的預測,實驗中分別測試A、B兩門課及各種屬性組合的決策樹模型,以選出可提供最高預測正確率的屬性組合。實驗結果發現A門課最佳屬性組合為點名及小考,其正確性(Accuracy)為78%;B門課最佳屬性組合為作業及小考,其正確性為82%。由實驗結果可知,不同的課程因為教學策略或方式的不同,可使用不同的屬性資料以產生最適預測模型。zh_TW國內無20170316~20170317是TWN第十二屆台灣數位學習發展研討會(TWELF 2017)中央大學
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