基于貝葉斯網的學生學習模型的構建及推理
2024-06-03 05:04:11羅欣雨
電腦知識與技術 2024年11期
羅欣雨
摘要：不同學習行為對學生成績產生不同影響，但依賴關系較為模糊，無法根據學習行為特征數據設置合理的成績預警機制。貝葉斯網絡模型的網絡拓撲圖和條件概率表可從定性和定量的角度解釋此問題。利用網絡拓撲圖直觀反映影響因素之間復雜的依賴關系，借助Netica進行模型推理預測，通過概率推理和敏感性分析完成模型有效性驗證。研究結果可為教育管理者制定成績預警機制提供參考，提高學生課程考核通過率。
關鍵詞：貝葉斯網絡；學習行為；概率推理；Netica；敏感性分析
中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2024）11-0016-03
