基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法

摘要：

近年来,MOOC使得学生随时都可以获取学习资源,促进知识的普及.随着MOOC课程数量的急剧增加,课程质量参差不齐,僵尸课程的识别对MOOC课程教学质量的保证及课程的改进是十分必要的.本文提出基于机器学习的MOOC僵尸课程识别方法ML-MOOC,该方法具有高效、准确、低成本的特点,对教育行政主管部门对MOOC课程建设资金监管、教学质量监督、课程应用情况管控以及推进MOOC建设有重大意义;同时也对教师课程持续改进、学生选课等方面有一定的实际意义.

关键词：MOOC、僵尸课程、机器学习、教学质量、ML-MOOC

分类号：G420(教学理论)

资助基金：教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;高等教育教学改革工程项目;国家精品在线课程"网络空间安全概论"项目

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：93-99