基于深度学习的MOOC作弊行为检测研究

摘要

快速准确地检测出MOOC学习者的作弊行为,对维护MOOC平台的发展及学习者的正常学习具有重要意义。本文研究了一种深度学习混合模型用于MOOC作弊行为的检测。该模型通过融合了卷积神经网络、双向门控循环单元以及注意力机制,大大提升了单一模型的检测性能。本文选取某MOOC平台的学习行为数据进行了实验验证,实验结果显示该模型在验证集上的精确率、召回率、AUC和误报率分别达到98.51%、81.35%、91.07%和0.016%,具有良好的应用前景。另外,本文采用了数据扩增的方法以解决MOOC作弊行为检测中存在的数据不均衡问题,实验中通过该方法进行数据平衡后,该模型在相同的验证集上的AUC提升了1.78%。