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摘要：随着数据规模的不断增长以及数字教育等高等教育需求的变化，人工智能和机器学习技术在各个学科中的应用在过去几年中呈爆炸式增长。同样，在线教育信息系统也拥有大量与数字教育学生相关的数据。这些教育数据可与人工智能和机器学习技术一起使用，以改进数字教育。本研究主要有两点贡献。首先，该研究遵循了可重复和客观的文献探索过程。其次，该研究概述并解释了与在数字教育中使用基于人工智能的算法相关的文献主题。研究结果提出了与机器在数字教育中的使用相关的六个主题。本研究中的综合证据表明，机器学习和深度学习算法被用于数字学习的几个主题中。这些主题包括使用智能导师、辍学预测、表现预测、自适应和预测性学习和学习风格、分析和基于小组的学习以及自动化。在所有已确定的主题中，人工神经网络和支持向量机算法似乎被使用，其次是随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑回归算法。
数字教育中的人工智能和机器学习方法：系统修订
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