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Learning Behavior Analysis Using Clustering and Evolutionary Error Correcting Output Code Algorithms in Small Private Online CoursesAnálisis del comportamiento de aprendizaje utilizando algoritmos de agrupamiento y códigos de salida correctores de errores evolutivos en cursos en línea privados pequeños.

Resumen

En los últimos años, las actividades de enseñanza en línea y presenciales han sido combinadas por las actividades de enseñanza del Pequeño Curso en Línea Privado (SPOC), las cuales pueden lograr un mejor resultado educativo. Por lo tanto, las universidades de todo el mundo han llevado a cabo ampliamente la enseñanza combinada basada en SPOC. Especialmente en la epidemia de este año, la plataforma de educación en línea ha acumulado mucha información educativa. En este documento, se recopilaron los datos de registro del comportamiento de los estudiantes durante el proceso de enseñanza combinada del curso de Fundamentos de Tecnología de la Información de tres universidades para llevar a cabo un análisis del comportamiento de aprendizaje de los estudiantes y predecir los resultados de aprendizaje. En primer lugar, se lleva a cabo la recolección y preprocesamiento de datos; se realiza un análisis de agrupamiento utilizando algoritmos k-means. Cuatro patrones típicos de comportamiento de aprendizaje han sido obtenidos a partir de investigaciones previas, y estos patrones fueron anal

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