导读:本文包含了行为分析模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:STEAM教育,3D设计,xAPI规范,学习行为
行为分析模型论文文献综述
吴永和,田雅慧,郭守超,朱丽娟,马晓玲[1]（2019）在《基于在线3D教育平台的学习者行为分析模型研究——以GeekCAD平台为例》一文中研究指出3D设计软件作为STEAM教育领域中的教学软件,可以有效培养学习者的空间思维、创新创造、批判性思维与解决问题等能力。目前,随着3D设计课程蓬勃发展,评价课程效果成为必然需求,但评价主要基于总结性和形成性评价,缺少基于学习过程行为数据驱动的评价。文章提出使用基于xAPI规范的3D设计软件数据采集机制与STEAM 3D教育学习者行为分析模型,首先针对3D设计软件对微观"点击流"和中观"活动流"数据进行编码,定义适合3D设计平台的动词和对象,获取学习者在3D设计平台中的全过程行为数据。并在此基础上,根据STEAM 3D教育学习者行为分析模型对小样本教学实践3D设计课程的学习过程数据进行分析,以期实现STEAM教育领域中数据驱动的学习评价,提高教与学效率。(本文来源于《中国电化教育》期刊2019年12期）
郭昱含,常傲岳,刘是言,何碧恩,阮沛杉[2]（2019）在《构建珠海市高校食堂顾客满意度行为分析模型——基于EFA、回归分析法、综合指标法的分析》一文中研究指出随着时代的发展,高校政策不断地调整及现实同行业的不断冲击,高校食堂受到愈来愈严峻的挑战。为了探究高校食堂的现状及未来走向,挖掘高校学生饮食消费动机,概括总结大学生饮食需求并帮助企业作出针对性的营销策略。通过问卷调查的形式得到数据,并利用主成分分析法、探索性因子分析法(EFA)、回归分析法、综合指标法构建了食堂满意度回归方程,建立了食堂满意度评价指标权重模型;根据以上分析来获取高校食堂满意度的主导因素,并将各指标划分成了四个因子即影响食堂满意度的四个主要特征;分析了各指标的重要性排序,根据四分图得出食堂的急需改进区、优势区等。调查结果表明,我们可知食堂的优势劣势,以此扬长避短,在食堂建设与发展中需要食堂建设者、高校、食堂经营者叁方的共同努力。(本文来源于《中国商论》期刊2019年21期）
叶志翔,王红玲,李荣,何剑锋[3]（2019）在《基于教育大数据的网络学习行为分析模型的研究》一文中研究指出随着网络学习平台的兴起,对学习者产生的学习行为数据进行记录和分析,并为其提供个性化学习服务是教育大数据背景下的一个新兴的研究方向。本文在分析了学习者网络学习行为的基础上,采用大数据的处理方法,对学习行为数据采用采集,处理,分析以及反馈调整等手段,建立了网络学习行为分析模型,为提高网络学习效果提供了帮助。(本文来源于《教育现代化》期刊2019年85期）
徐晓敏,谷晓燕[4]（2019）在《客户全生命周期行为分析模型》一文中研究指出从形成期的建立客户关系,到稳定期的巩固客户关系,再到衰退期的防止客户流失的目标出发,构建了一个完整的客户全生命周期行为分析模型。针对不同阶段店铺转化率、商品关联销售、客户价值和客户流失预测等分析内容,综合应用统计分析、数据分析与挖掘、决策树分析等方法分别给出其决策方案。旨在为经营者提供更加全面、科学的经营决策支持。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
唐武雷[5]（2019）在《基于原子经济性的智能学情与行为分析模型研究》一文中研究指出文章依循人工智能系统模型的低成本、小而精、简易实用的方向,提出了基于原子经济性的智能学情与行为分析模型,包括基于教学场景的PST硬件布置、面向对象行为的FIAS数据获取、多维大数据的K-Means均值聚类分析算法、基于群体学情和个性行为的RTI干预策略,实现了人工智能教育实施过程的低成本、易应用、效率高、效果好,并根据该模型提出了基于原子经济性的智能学情与行为分析模型的实施策略,分别从多样化转变为单一性、从复杂性转变为简易性、从技术性转变为教学性,以实现该智能系统建设的成本效益最大化,为人工智能在教育领域的高效率建设、应用提供有价值的参考。(本文来源于《教育信息技术》期刊2019年09期）
黄少年,陈荣元,申立智[6]（2019）在《基于学习行为分析的学业警示模型研究》一文中研究指出教育大数据背景下,如何利用学习者的学习行为数据,分析并预测学习行为,评价教学效果是当前需解决的重要问题。本文基于MOOC网站的学习者学习行为数据,采用长短时记忆网络模型,构建学习者学业警示预测模型,对学习者的学习过程起到一定的监督作用。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年23期）
周纹心,刁一帆,李曼曼[7]（2019）在《带跳的随机利率模型的长时间行为分析及实证研究》一文中研究指出【目的】为了更好地反映周期性经济环境或未来货币预测对时间的依赖性。【方法】假设短期利率模型有一个随机回归水平,利用鞅定价方法及相关的数学工具展开讨论,综合考虑了随机利率模型的3个特征,分别是关于利率水平的延迟性、跳跃性和回归水平的时间依赖性。【结果】依据上海银行间同业拆借利率(Shanghai interbank offered rate,Shibor)数据,采用WLS回归分析方法对CIR随机利率模型进行实证研究,发现拟合曲线趋于水平。【结论】得到了长期投资回报几乎处处收敛到随机回归水平的结论。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
罗旭东,刘啸岚,文晓浩[8]（2019）在《基于人工智能的大学生课堂行为分析及管理策略模型研究》一文中研究指出新时代背景下,大学生群体课堂行为多样化趋势明显,传统课堂管理模式无法满足新时代高校教育教学需求,课堂管理改革迫在眉睫。本文提出一种基于人工智能的大学生课堂行为分析框架,对大学生课堂行为的音视频信息进行分析,为教师提供教学预测,为教学质量的评估以及学生的课堂表现提供理论依据。(本文来源于《大众投资指南》期刊2019年13期）
任占广,尚福华[9]（2019）在《基于行为分析的在线课程成绩预测模型》一文中研究指出随着大学在线课程占全部课题比重的不断提高,为了更加科学地分析在线学习行为和准确地预测在线课程成绩,提出了一种基于行为分析的在线课程成绩预测模型。首先,对学习行为及成绩预测策略进行了系统分析,构建了在线平台数据处理、成绩预测算法设计、成绩预测及算法优化的在线成绩预测机制;其次,利用数据挖掘技术收集在线学习行为数据,结合在线用户的操作特点对行为数据进行分析,提取了与成绩密切相关的10种行为指标数据并存储到数据库中;最后,以"玩课网"平台的重庆文理学院"大学生计算机基础"课程后台数据库作为实验数据基础,结合该课程实施特点,分析了学生学习行为,确定了学习行为指标等级,提取和转换了学生学习行为数据,并利用神经网络实现了在线课程成绩的预测。实验结果表明成绩预测的准确率较高。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年11期）
李海龙,曹梅,文凤洁[10]（2019）在《基于深圳天气移动互联网渠道用户行为分析的智能气象服务模型构建》一文中研究指出通过对深圳天气微信公众号和深圳天气手机客户端2017年9月—2018年9月期间的活跃用户进行用户行为数据进行分析,再结合移动端日常运行所需的气象数据,建立基于用户行为数据和气象数据相结合的智能气象服务模型,为气象服务从传统的(本文来源于《气象科技进展》期刊2019年03期）
行为分析模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着时代的发展,高校政策不断地调整及现实同行业的不断冲击,高校食堂受到愈来愈严峻的挑战。为了探究高校食堂的现状及未来走向,挖掘高校学生饮食消费动机,概括总结大学生饮食需求并帮助企业作出针对性的营销策略。通过问卷调查的形式得到数据,并利用主成分分析法、探索性因子分析法(EFA)、回归分析法、综合指标法构建了食堂满意度回归方程,建立了食堂满意度评价指标权重模型;根据以上分析来获取高校食堂满意度的主导因素,并将各指标划分成了四个因子即影响食堂满意度的四个主要特征;分析了各指标的重要性排序,根据四分图得出食堂的急需改进区、优势区等。调查结果表明,我们可知食堂的优势劣势,以此扬长避短,在食堂建设与发展中需要食堂建设者、高校、食堂经营者叁方的共同努力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
行为分析模型论文参考文献
[1].吴永和,田雅慧,郭守超,朱丽娟,马晓玲.基于在线3D教育平台的学习者行为分析模型研究——以GeekCAD平台为例[J].中国电化教育.2019
[2].郭昱含,常傲岳,刘是言,何碧恩,阮沛杉.构建珠海市高校食堂顾客满意度行为分析模型——基于EFA、回归分析法、综合指标法的分析[J].中国商论.2019
[3].叶志翔,王红玲,李荣,何剑锋.基于教育大数据的网络学习行为分析模型的研究[J].教育现代化.2019
[4].徐晓敏,谷晓燕.客户全生命周期行为分析模型[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2019
[5].唐武雷.基于原子经济性的智能学情与行为分析模型研究[J].教育信息技术.2019
[6].黄少年,陈荣元,申立智.基于学习行为分析的学业警示模型研究[J].电脑知识与技术.2019
[7].周纹心,刁一帆,李曼曼.带跳的随机利率模型的长时间行为分析及实证研究[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2019
[8].罗旭东,刘啸岚,文晓浩.基于人工智能的大学生课堂行为分析及管理策略模型研究[J].大众投资指南.2019
[9].任占广,尚福华.基于行为分析的在线课程成绩预测模型[J].计算机技术与发展.2019
[10].李海龙,曹梅,文凤洁.基于深圳天气移动互联网渠道用户行为分析的智能气象服务模型构建[J].气象科技进展.2019