Resumen

Hoy en día, el aprendizaje combinado se lleva a cabo ampliamente en muchas universidades. Diferentes plataformas de aprendizaje en línea han acumulado un gran número de registros de comportamiento de aprendizaje de los estudiantes, lo que nos brinda una excelente oportunidad para analizar el comportamiento de aprendizaje de los estudiantes. En este documento, basado en los datos de registro de comportamiento en cuatro años consecutivos de aprendizaje combinado en un curso de programación universitario, proponemos un nuevo marco de multiclase para predecir los resultados de aprendizaje de los estudiantes. En primer lugar, los datos obtenidos de diversas plataformas, es decir, MOOC, Cnblogs, sistema de Asistente de Enseñanza de Programación (PTA) y Aula Rain, se integran y se procesan. En segundo lugar, se diseña un novedoso marco de multiclase de códigos de salida con corrección de errores (ECOC), basado en algoritmo genético (GA) y calculadora ternaria de bits, para predecir de manera efectiva los niveles de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Comportamiento de aprendizaje; Aprendizaje combinado; Marco de multiclasicación; Plataformas de aprendizaje en línea; Calificaciones de estudiantes; Algoritmo predictivo
• Keywords:Learning behavior; Blended learning; Multiclassification framework; Online learning platforms; Students grades; Predictive algorithm