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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jingjing Yang (Wuhan Textile University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.5
발행연도
2023.10
수록면
404 - 411 (8page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2023.12.5.404

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In order to improve accuracy in the prediction of college students" performance, a collection of students" online learning behaviors is used as input for bidirectional long short-term memory with a self-attentive mechanism to build a performance prediction model. The model is compared with K-means and LadFG algorithms in simulation experiments. The results classify students" online learning behaviors into four types (stagnant, focused, catch-up, and planned) with weighted accuracy at 0.886 and a weighted F1-score of 0.882. In the ablation experiment, the prediction model before ablation produced weighted accuracy of 0.908 and a weighted F1-score of 0.904, whereas weighted accuracy after ablation was 0.834 and the weighted F1-score was 0.835.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Learning-pattern Recognition and Results Prediction
4. Learning-pattern Recognition and Results Prediction
5. Conclusion
References

참고문헌 (19)

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