基于Python的高校线上课程学习成绩分析与研究  

作　　者：代爱妮[1] 王蕊[1] 

机构地区：[1]青岛农业大学理学与信息科学学院,山东青岛266109

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第4期134-137,143,共5页Computer Knowledge and Technology

基　　金：青岛农业大学2022年课程思政教育专项教学研究项目(XJY2022140);山东省计算机网络重点实验室开放课题(SDKLCN-2018-03);青岛农业大学实验技术研究课题(SYJK19-05);教育部高教司产学合作协同育人项目——基于混合式教学的Python与人工智能课程建设与改革。

摘　　要：信息时代教育背景下,人工智能在高校教育线上教学过程中发挥着越来越重要的作用。为了实现课堂教学行为评估与分析,提高学生学习成绩及格率,研究基于超星学习通线上教学平台收集的数据,首先采用Python语言对高校《Python与人工智能》课程按不同特征汇总的数据分布情况进行了分析;其次对该课程进行了各教学行为特征与成绩相关性分析,并建立了相关性矩阵;最终筛选得出影响高校线上教学成绩相关的学习行为特征,实现了学习行为特征降维,给后续本研究利用相关数据聚类及建立相关教学预测模型提供了依据。本研究可有效辅助教师了解教学影响因素,及时修正教学策略,对提高学生学习成绩,从而对智慧教学起到一定的辅助与促进作用。

关 键 词：计算机教育 PYTHON 线上教学评估 学习成绩分析 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]