《表5 预警信号判别值阈值设置》

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《学习测评大数据支撑下面向知识点的学习预警建模与仿真》

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基于以上分析，本研究交叉使用主次指标排队分类法和专家打分法来解决不同属性概率间的权重问题，得出判别值的计算结果，具体使用过程如下:（1）根据主次指标排队分类法初步评判不同属性的相对重要性，得出结果为:H>M>L；（2）依据专家打分情况，将上述三个属性进行平均、归一，得到各个维度要素的相对权重，得出结果:H、M、L的概率分别为al、a2、a3，对每种状态的概率分别是1/2、3/10、1/5的权重；（3）确立判别值及阈值范围，基于上述研究可以得到该节点判别值为A=1/2×a1+3/10×a2+1/5×a3，由于a1、a2或a3的概率值（%）取值最大为100，可以判断出的理论取值范围为[20，50]。同样，对于五状态的节点，将其由高到低的属性概率分别赋予7/20、3/10、1/5、1/10、1/20的权重，该节点的判别值为A=7/20×a1+3/10×a2+1/5×a3+1/10×a4+1/20×a5（其中a1-a5为由高到低的节点各状态概率值），因此A的取值范围为[5，35]。在确定判别值的基础上，本研究通过两种方式来确定预警阈值。第一种是教师和学生根据自身的学习状态及预警需求自行调整预警阈值；第二种是根据系统预设划分预警阈值，其根据三状态和五状态节点的判别值A的取值范围，具体划分情况见表5。