基于大学物理课程的大数据分析及教学评价指标的建构

随着在线教学平台的普及和学习分析技术的发展，教育大数据的应用在评估学习效果中日益凸显其重要性。本研究旨在通过对大学物理课程的线上线下数据分析，识别影响学生学习效果的关键特征，实现对混合式教学效果的综合评价。研究结果表明，综合比较Pearson 相关系数法和SHAP 法可以帮助教育者识别出哪些关键特征对学生的学习效果有显著影响，构建多层级的教学效果评价指标，从而有针对性地干预教学过程，优化教学策略。

引言

1 数据来源

2 描述性统计与分析

3 特征选择与评价指标构建

4 总结

参考文献

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