主 题：机器学习和数据分析——MOOC学习者学习行为分析及辍学预测研究

主讲人：胡杨

时 间：2021年10月11日

10月11日下午，信息化处组织全体人员开展本学期第三次业务学习，此次学习围绕“MOOC学习者学习行为分析及辍学预测研究”主题展开。

MOOC学习者规模不断壮大，成为提高教育质量、推动教育公平的重要措施。然而，MOOC的高辍学率成为制约其发展的一大阻碍。解决该阻碍的方法之一是分析MOOC学习者行为数据，探究其在学习过程中的学习规律，实施有针对性的干预措施，并通过辍学预测方法动态、准确地判断可能辍学的学习者，建立辍学预警机制。基于此，信息化处胡杨做了相关研究，并进行汇报交流。

汇报阶段，胡杨讲解了使用机器学习方法进行研究的主要步骤，然后通过实际研究案例将理论具象化，从数据预处理、特征工程、学习者聚类及分析和辍学预测模型建立几个方面做了详细汇报，并展示了使用学生MOOC学习行为（学习天数、观看视频次数、做作业次数等）进行聚类研究和辍学预测的研究成果。

讨论阶段，房维强处长提出，汇报内容和信息科工作关系较为密切，之后可以在完成工作之余，思考学校有哪些数据可以进行类似研究。李健老师提出，目前学校精准助贫使用的是简单的二叉树分类，是否可以使用机器学习的方法解决这个问题？汇报人给出肯定答复并探讨了此项研究的思路。李健老师建议信息科此后做此类研究，可以先将重点关注到数据的收集上。