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面向长短期混合数据的MOOC辍学预测策略研究

杨坤融 熊余 张健 储雯

计算机工程与应用2023,Vol.59Issue(4):130-138,9.
计算机工程与应用2023,Vol.59Issue(4):130-138,9.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2108-0375

面向长短期混合数据的MOOC辍学预测策略研究

Research on MOOC Dropout Prediction Strategy for Long-and Short-Term Mixed Data

杨坤融 1熊余 1张健 2储雯1

作者信息

  • 1. 重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065
  • 2. 重庆邮电大学 教育信息化办公室,重庆 400065
  • 折叠

摘要

关键词

大规模开放式在线课程(MOOC)/深度学习/辍学预测/时间序列模型/代价敏感性学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨坤融,熊余,张健,储雯..面向长短期混合数据的MOOC辍学预测策略研究[J].计算机工程与应用,2023,59(4):130-138,9.

基金项目

重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2021jscx-gksbX0059) (cstc2021jscx-gksbX0059)

重庆市高等教育教学改革研究重大项目(191015). (191015)

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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