基于机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统实现

混合式学习环境下，存在学习者弃学现象，影响相关情况的预测以及预警布局变化性以及稳定性。因此，本文研究了基于机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统。设计主控电源电路以及预测、预警模块，完成硬件的创建；在机器学习下建立总体架构指令，通过拓扑深度学习实现预警数据库设计，完成软件设计。系统测试表明：在相同的测试环境之下，对比于未应用机器学习的MOOC学习者弃学预测与预警系统测试组，应用的测试组最终得出的召回率相对较低。本文设计的系统具有更强的灵活性，预测、预警的效果较为精准，并能够更加精准地应变处理，具有实际的应用意义。