《表6 五类学习完成度预测模型基于测试集的预测指标汇总》

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《在线学习注意力投入特征与学习完成度的关系——基于点击流数据的分析》

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研究将学生样本按照4:1的比例划分为训练集（9894人）和测试集（2569人），采用循环神经网络LSTM-RNN方法，将学生点击产生的页面序列以及初始化的两个页面特征向量——页面类型和页面停留时长，作为输入，分别构建五个学习完成度指标的预测模型。基于训练集200次迭代训练后，选取最好模型，获得五个学习完成度的预测模型，五个模型对测试集数据预测的R2、MSE和AUC如表6所示。