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第九組 - Coggle Diagram
第九組
研究階段
精準教育階段
使用已建立模型預測出有風險的學生，並進行干預
學習成效分析
探討「精準教育」策略干預對學習者之影響
建立與比較模型
比較Canopy與K-means建立之模型
資料集
K-means分成四群
積極型
瀏覽型
記錄型
消極型
資料處理&轉換
第一階段
得知K-means模型的準確率較高
第二階段
分析第二份資料的32位學生
第三階段
得出結論精準教育可以使學生的成績提高
實驗組進步了36%
照組則進步28%
32 位學習者
對照組13人
實驗組19人
研究結果
透過教育四大步驟的診斷及預測，再進行治療
透過導入精準教育以及個別化的方式替不同學習能力的學生安排最符合的教學方式
準確率比較 -> K-means勝
後續研究方向
精準幫學生分班&安排課程
求職單位參考
以後申請學校
目標
閱讀行為是否對學習成效有明顯差異
精準教育是否可以幫助學生提高合格率
weka分析法
過冠層聚類算法
類群內分別細分成其他各個階段的及格與否，然後判斷到需要的階段即可停止。
群聚分析法
用共同的屬性為分類的依據，若相對屬性的差距愈小，則相似程度愈高
解決問題
教育方式不適當
找出適當方案
大數據分析
治療
預測
預防
診斷
原因:疫情下遠距教學開始流行，但當前教育方式並不合適