《表3 预测性能评估指标结果》

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《在线学习危机精准预警及干预:模型与实证研究》

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将全员学生数据随机分为6∶4 (30∶21名学生）的训练集和测试集，基于朴素贝叶斯的预警模型分别在第二周、第四周、第六周对大学生在线学习成绩进行预测，目标变量为学生成绩，70分以上作为可以被接受的学业水平。其中，结构化数据包括学生学习状态、学习交互、学业水平数据，而非结构化数据则取自学生自我反思日志和学习评论的情感分析内容。根据预测结果得出TP（预测结果判定为风险学生，事实上也是风险学生）、FP（预测结果判定为风险学生，事实上不是风险学生）和FN（预测结果判定为不是风险学生，事实上是风险学生），根据上述公式（3）、（4）、（5），比较了仅使用结构化数据和结合使用结构化与非结构化数据集两种预测方式的P值、R值和F-Measure值差异，结果如表3所示。