學生學習樂趣之預測與分析
張O璇、賴O慈、劉O岑、湯O嘉、鄭O安、連O翰
本專題以「學習樂趣」為核心，探討影響大學生學習體驗的關鍵因素。我們使用了政治大學教育學院2015年的問卷資料，內容包含性別、年級、學業成績等變項，及六個問題以評估學生的學習樂趣，問卷採用五點量表進行量化評分。運用RapidMiner建立隨機森林模型，試圖預測學生的學習樂趣分數。在模型訓練與測試過程中，實驗結果顯示在最佳參數設定下，模型於訓練集的均方根誤差（Root Mean Square Error, RMSE）為0.420，在測試集上亦達到0.406的良好泛化能力，證明模型具有高準確度。這項研究希望能提供學校或教育單位一些實際的參考，協助他們更早發現學習動機較低的學生，並給予適當的協助與支持。
