摘要:目的:通過在教學(xué)實踐中利用臨床藥物治療學(xué)MOOC在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)及基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),建立學(xué)習(xí)預(yù)警模型,評估和預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量。方法:以臨床藥物治療學(xué)為例,運用主流機器學(xué)習(xí)算法建立學(xué)習(xí)預(yù)警模型,通過交叉驗證、混淆矩陣、ROC-AUC等評估指標選擇最優(yōu)模型。結(jié)果:綜合各項評估指標,最終選擇支持向量機(SVM)模型來預(yù)測學(xué)生知識掌握情況。結(jié)論:通過機器學(xué)習(xí)算法建立的預(yù)警模型可以針對性地指導(dǎo)“翻轉(zhuǎn)課堂”實踐教學(xué),優(yōu)化教學(xué)設(shè)計,對學(xué)生的學(xué)習(xí)起到預(yù)警和干預(yù),從而全面提高教學(xué)質(zhì)量。
注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社