| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究问题 | 第14-15页 |
| 1.4 研究思路和方法 | 第15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第15页 |
| 1.4.2 研究工具 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关概念及理论基础 | 第17-20页 |
| 2.1 相关概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 学习行为分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 学习效果预测 | 第18页 |
| 2.2 理论基础 | 第18-20页 |
| 2.2.1 建构主义学习理论 | 第18页 |
| 2.2.2 社会主义学习理论 | 第18-19页 |
| 2.2.3 行为科学理论 | 第19-20页 |
| 第三章 基于在线学习行为分析的学习效果预测模型 | 第20-34页 |
| 3.1 学习效果预测模型建构 | 第20-22页 |
| 3.2 数据的采集和处理 | 第22-23页 |
| 3.3 在线学习行为分析 | 第23-24页 |
| 3.3.1 行为分析 | 第23-24页 |
| 3.3.2 相关性分析 | 第24页 |
| 3.4 学习效果预测算法 | 第24-31页 |
| 3.4.1 算法选择思路 | 第25-26页 |
| 3.4.2 逻辑回归算法 | 第26-27页 |
| 3.4.3 基于规则的遗传编程算法 | 第27-31页 |
| 3.5 干预 | 第31-33页 |
| 3.6 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于在线学习行为分析的学习效果预测模型的应用 | 第34-49页 |
| 4.1 云课堂简介 | 第34页 |
| 4.2 实验流程 | 第34-35页 |
| 4.3 云课堂数据的采集和处理 | 第35-38页 |
| 4.3.1 数据的采集 | 第35-38页 |
| 4.3.2 数据处理 | 第38页 |
| 4.4 实验数据分析 | 第38-40页 |
| 4.4.1 云课堂学习行为分析 | 第38-40页 |
| 4.4.2 实验结果相关性分析 | 第40页 |
| 4.5 实验与讨论 | 第40-47页 |
| 4.5.1 基于逻辑回归的实验 | 第42-43页 |
| 4.5.2 基于规则的遗传编程算法的实验 | 第43-46页 |
| 4.5.3 实验结果分析及讨论 | 第46-47页 |
| 4.6 小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 研究总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |