इस पत्र में, हम मिश्रित डेटा प्रकारों, संकल्पना संचलन और आंशिक पर्यवेक्षित सूचना वाले विषम डेटा स्ट्रीम में ऑनलाइन शिक्षण समस्या को हल करने के लिए एक नवीन एल्गोरिथम, OL-MDISF, प्रस्तावित करते हैं। OL-MDISF कोपुला मॉडल का उपयोग करके एक व्यापक अव्यक्त स्थान उत्पन्न करता है, एक अनुकूली स्लाइडिंग विंडो का उपयोग करके संकल्पना संचलन बिंदु का पता लगाकर मॉडल की स्थिरता बनाए रखता है, और ज्यामितीय संरचनात्मक संबंध के आधार पर लेबल निकटता सूचना निर्धारित करता है। मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता सैद्धांतिक विश्लेषण और 14 वास्तविक डेटासेट पर व्यापक प्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित की गई है। इसके अतिरिक्त, हम ऑनलाइन शिक्षण अनुसंधान में नवीनतम रुझानों का विश्लेषण करते हैं और विभिन्न प्रयोगों (जैसे, CER प्रवृत्ति, पृथक्करण अध्ययन, संवेदनशीलता विश्लेषण, टेम्पोरल एन्सेम्बल डायनामिक्स, आदि) के परिणाम प्रस्तुत करते हैं ताकि पुनरुत्पादनीय मानक और तकनीकी डेटा प्रदान किया जा सके।
