16、预测分析与增强/虚拟现实技术的应用探索

预测分析与增强/虚拟现实技术的应用探索

预测分析模型构建与结果分析

在预测分析中，我们首先对关键特征进行分组、突出和区分，利用这些关键分组构建了17个模型，这些模型由单个特征集和特征三元组组成。对每个模型进行逻辑回归，以预测技能关系的存在。在这17个模型中，与无效模型相比，有10个模型产生了具有统计学意义的预测。

无效模型理论上应达到50%的准确率，因为数据集中优秀和糟糕的交互列数量相等。但实际情况并非总是如此，因为根据所观察的特征，特定学生的数据可能会缺失。例如，掌握速度（即学生在连续三次答对之前尝试的题目数量），对于未完成任务的学生来说该数据就会缺失。因此，每个模型的预测强度用预测精度的增益来表示，即每个模型的精度减去相应无效模型的精度。

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组件	系数值	显著性
掌握程度	-0.2510	<0.0010***
正确性	0.0150	0.8020
初始表现	0.1290	0.0370*
Z分数掌握速度	-0.1290	<0.0010***