基于历史大数据决策树分类的MOOC教学评估方法研究
戴慧珺;桂小林;张成;张佳庚; 1:西安交通大学电子与信息工程学院 2:陕西省计算机网络重点实验室 3:延安大学网络中心 4:西安交通大学网络中心 摘要(Abstract)：

传统的教学评价是根据受教育者考试成绩得到的终结性考评,这种评价方式容易由于人为因素而产生评价结果的偏差。随着MOOC和大数据应用的兴起,对学生在网络教学环境下的表现进行自动化教学评价已成为可能。文章阐述根据当前移动互联网的大数据模式,使用数据挖掘算法实现基于学生学习行为的评价算法。

关键词(KeyWords)： 决策树;;MOOC;;数据挖掘;;评估

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 西安交通大学2013—2015年度教学改革项目

作者(Author): 戴慧珺;桂小林;张成;张佳庚;

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