基于 Apriori 算法分析数学辅导中的学习倦怠：按水平、干预与结果的行为模式

本研究应用 Apriori 算法分析与数学辅导系统日志相关的行为互动模式。分析数据跨三个维度：LH 水平（低 vs. 高）、系统干预（有 vs. 无）以及问题解决结果（已解决 vs. 未解决）。完整数据集的分析显示，最频繁地与未解决结果相关的模式是不使用提示而跳过问题，而持久化行为如不跳过在整体上不占主导。按 LH 水平比较，低 LH 学生在问题解决与不跳过之间有更强的关联，提示使用与已解决结果之间呈正相关。高 LH 学生表现出更多的回避模式，跳过行为与未解决结果紧密相关。在系统干预条件的比较中，无干预的学生在持久-成功链接中提升最高，而有干预的学生组中，涉及跳过行为导致未解决结果的模式更为显著。在结果特定的分析中，不跳过始终与已解决问题相关，而不使用提示而跳过可预测未解决结果。讨论了实际意义和建议。