大学英语诊断性练习系统中诊断性评价模型研究
在线学习系统中没有教师对学习者学习状态进行评价,大多需要学习者自主设定学习策略、调整学习步伐,这导致了学习者缺乏个性化的指导,使得部分学习者的学习效率不高.为了解决这个问题,本文在大学英语诊断性练习系统中提出了诊断性评价模型.该模型使用大量实际数据,从学习状态、题型关联分析、知识点关联分析和四级成绩预测这四个角度进行数据分析,并使用S-P表分析法、数据挖掘和机器学习等分别建模,最终将这四个模型结合得到了诊断性评价模型,并在大学英语诊断性练习系统中进行实现.实验结果表明,诊断性评价模型可以有效辅助学习者进行练习,提高四级成绩.
诊断性评价模型、S-P表、数据挖掘、关联分析、机器学习
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2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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