拖延是任务的非理性延迟，是在线学习中的普遍情况。潜在的负面后果包括更高的辍学风险，增加压力和情绪减少。由于学习管理系统和学习分析的增加，可以检测到这种行为的指标，从而预测未来的拖延和其他扩张行为。但是，关注此类预测的研究很少。此外，几乎不存在涉及不同类型的预测指标和预测性能之间的比较的研究。在这项研究中，我们旨在通过分析多个机器学习算法的性能来填补这些研究空白，以预测具有两类预测指标的高等教育环境中在线作业的延迟或及时提交：基于主观的，基于问卷的变量和目标，客观，客观，客观，目标，客观，客观，客观，客观，从学习管理系统中提取的基于日志数据的指标。结果表明，具有客观预测变量的模型始终优于主观预测指标的模型，并且两种变量类型的组合表现稍好一些。对于这三个选项中的每一个，一种不同的方法盛行（主观，贝叶斯多层次模型的梯度增强机器，共同预测指标的随机森林）。我们得出的结论是，在学习管理系统中实施此类模型之前，应仔细注意预测变量和算法。
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