LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习

LabVIEW使用机器学习分类模型探索基于技能课程的学习

教育中的学习评估对教育工作者来说是一项繁琐的工作，但评估的好处是显着的。由于其开放性和复杂性，使用传统的评估方法为学生提供及时的支持一直具有挑战性。在Covid-19大流行期间突然转向在线学习，在电子设计等示范课程中提供说明带来了不同程度的困难和复杂性。虽然，大流行前的设置使用模拟软件在学生中提供方向，主要是为了减少实际行为所花费的成本。

体验式学习在基于技能的课程中至关重要，因为它具有参与性、互动性和应用性。因此，要学习技能，学习者必须事先体验这些技能，这遵循改善高等教育实质的学习周期。工程教育应在其课程中包括更主动的学习，其中观察体验式学习和周期。体验式学习必须应用于教学交付，以满足学生的预期学习成果。结果还必须通过评估学生的经验来支持，其中学生提供获得学习的印象。学习保留更为关键，以及监控学习体验。

今天，许多技术可以为学生提供支持和工具，让他们通过经验获得学习。教育技术可以通过各种数字资源支持学习环境来增强学习。这些工具之一是指使用模拟软件在学生中提供学习环境，并提供体验式学习的机会。在设计课程中实施仿真软件会影响学生的表现和学习水平。将分析学生在仿真软件中的表现，以电子系统设计的一组实验室活动作为测量因素。

涉及以下目标：（1）确定学生对通过电子设计课程的仿真软件获取技能的有效性的印象;（2）确定学生的印象与教师评估的实际表现之间的相似性;（3）探索不同的回归技术和机器学习模型，使用电子设计课程的仿真软件确定学生印象与其实际表现的相关性。

使用模拟软件让学生在大流行期间通过模拟的动手活动来提供学习。利用应提供两套结果供以后评估。第一个结果是学生在使用该工具后对获得的学习进行自我评估。此外，其次，使用该软件对教师和学生表现的实际评估。之后，收集的数据集被应用于机器学习算法的不同分类技术，以确定支持学习评估的相关结果。

重点于根据学生使用LabVIEW软件进行电子系统设计的表现所收集的数据。第一个数据集标识学生为评估而进行的实验室活动。研究人员还包括学生对使用该软件的评估及其通过探索所提供的每个主题或活动对学习课程的贡献。数据收集侧重于这三个数据源，以便集成以形成数据集以供以后分析。

分类器在不同机器学习算法中的应用有助于预测支持分析结果的值。加性回归是一种元分类器，可增强回归基础分类器的性能，当包含在机器学习算法中以预测学习中经验和印象之间的相关性值时，它优于其他分类器技术。事实证明，学习分析的多方面可以帮助实现有效的决策，特别是在高等教育中，有助于机构取得更好的表现。

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