53、电子学习课程访问概率建模与电子学习档案袋集成策略

电子学习课程访问概率建模与电子学习档案袋集成策略

一、电子学习课程访问概率分析

1.1 资源活动访问概率

资源活动在工作日的访问概率走势与其他情况大致相同，但选择概率值更高。早上（π > 0.61）和晚上（π > 0.67）选择资源活动的概率达到顶峰，白天则下降（π < 0.5）。

1.2 外部网络访问概率

从大学外部网络访问（外部访问）时，数据、课程、资源和作业活动的选择概率最高。数据活动在白天的选择概率较低，但晚上会上升到 0.36（晚上 11 点），周末甚至会上升到 0.43（晚上 11 点）。而作业活动的选择概率在夜间达到 0.15（凌晨 0 点），白天则下降。课程（π < 0.27）和资源（π < 0.17）活动的选择概率较为稳定，整周的数值大致相同。

1.3 模型评估

由于许多预期计数为零，无法通过偏差来验证模型的拟合度，因此采用了三种方法进行评估：
- Wilcoxon 配对检验 ：比较经验访问次数的概率分布和预期访问次数的概率分布。在工作日和周末，内部和外部访问的所有活动的检验值均不显著，表明经验计数和预期计数之间没有显著差异。
- 频率差异分析 ：绘制工作日内部和外部访问活动的经验频率和理论频率的差异图。这些差异的均值均为零，虽然有些差异看起来较大，但使用“两倍标准差规则”时，只有少数值是异常值（某些活动为一两个）。周末也得到了类似的结果。
- 对数几率分析 ：绘制经验和拟合的对数几率（不包括参考类别用户）。图 6 展示