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摘要：随着在线教育的快速发展，分析学生学习行为以提升学习效果已成为教育研究的重要课题。基于“秾大云上”教育平台在线学习数据系统，本研究综合运用皮尔逊相关分析法、聚类模型和机器学习算法，研究学习者数字轨迹与学业表现之间的关系。通过聚类分析，学生被划分为四类（卓越型、中等积极型、低效型和均衡型） ，每类学生在学习行为和效果上表现出不同的特征。（剩余6098字）
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在线学习行为效果及其课程预警研究
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