摘 要：针对依靠大学网络教学平台的相关学习大数据，为教育管理者提供决策依据，为师生提供教学效果评估的需求，研究利用网络教学平台中的课程数据、学习过程数据、科目成绩等数据，采用不同的数据处理和数据分析方法，对大学生网络学习进行学习效果相关性分析、用户聚类分析和学习效果预测。通过研究得到了大学生网络学习效果的主要影响因素，不同类型学生的网络学习行为特点，以及对大学生网络学习效果进行预测的模型。
关键词：网络教学平台；网络学习分析；学习效果评估；高校决策
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.07.048
基金项目：重庆市教育科学规划课题（2017-GX-127）
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）07-0186-04
Analysis of Online Learning for College Students Based on Machine Learning
LIU Donglin
(Sichuan International Studies University, Chongqing 400031, China)
Abstract: Aiming at related learning big data which relies on university network teaching platform, the need of providing decision basis for education managers and evaluation of teaching effects for teachers and students, this paper studies to use the course data, learning process data, subject grades and other data in the online teaching platform, uses different data processing and data analysis methods, so as to analyze the correlation of learning effect, user clustering and predict the learning effect for college students' online learning. Through this research, the main influencing factors of college students' online learning effect, the characteristics of different types of students' online learning behavior, and the model for predicting college students' online learning effect are obtained.
Keywords: online teaching platform; online learning analysis; evaluation of learning effect; university and college decision-making
参考文献：
[1] 刘冬邻 . 高校科研资源的个性化融合推荐 [J]. 重庆大学学报，2022，45（7）：122-130.
[2] 李衡 . 地方高校网络教学平台面临的应用问题及对策 [J].教育与职业，2015（33）：93-94.
[3] 韩锡斌，黄月，马婧，等 . 学习分析的系统化综述：回顾、辨析及前瞻 [J]. 清华大学教育研究，2017，38（3）：41-51+124.
[4] 赵兴龙 . 翻转课堂中知识内化过程及教学模式设计 [J]. 现代远程教育研究，2014（2）：55-61.
[5] 赵磊，朱泓，吴卓平 . 中国高校 MOOC 建设情况及制度环境研究 [J]. 中国远程教育，2019（10）：64-73+91.
[6] 安颖 .MOOC 在中国高校发展的现状、问题与对策 [J]. 高教探索，2015（9）：38-41.
[7] 王改花，傅钢善 . 数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析 [J]. 现代远程教育研究，2018（4）：106-112.
[8] 范洁，杨岳湘，温璞 .C4.5 算法在在线学习行为评估系统中的应用 [J]. 计算机工程与设计，2006（6）：946-948.
作者简介：刘冬邻（1979—），男，汉族，重庆人，高级实验师，工学硕士，主要研究方向：数据挖掘、机器学习。