数据挖掘技术在学生网络学习行为中地研究应用.pdfVIP

摘’要 现代选程教育模式与传统教学模式相比；tj研以屉大限度地发挥学习者的主动 性，积极性，．既可以采用个别化教学，．又可以进行协作型教学。它可以克服传统 远距离教育的局限性+，形成旷种主动．一协作和开放的学习模式；f。并充分考虑双向 教学环境，采取有提饲：’有反馈_’有交流的教学方法≯学生在网上学匀时间：、孥 l习：方式的随意性上·使管理教师在评估学生学习状况时缺乏有力的依据和标准圳从 网络教育的理念出发?我们不但要评价学习最终的考试：i而且要评价学生在学习 t过程和学习结果中声生的变化“评价学生在单独学习和小组学习时表现出的行为 技能，对学生的学习做出全面综合的评价： m。l儿本文斟入数据挖掘作为支持过程，，：对学生网络学习行为进行评估¨从而可以 全面的分析网络学习行为与学习效果之间的内在联系，实现对学生网络学习的形 成性考核评估“此钋6学牛可依据数据挖掘所获得的模型合理的安排网络学习户 文章首先详细介绍了数据挖掘技术及决策树方法。然后通过对决策树中CART 算法的研究≯．提出了_种基于属性相关性的改进CART决策树规则生成算法。实 验数据表明该算法在保持分类精度的前提下-，‘能有效提高规则生成时计算速度并 减少所生成规则集的大小和规则数量．． 课题主要任务是以无锡旅游商贸高等职业技术学校远程教学学习系统为基础；。 设计并实现基子数据挖掘的学生网络学习行为评估系统。根据学生网络学习模型， 采集学生网络学习行为数据∥提出了r．种改进的C棚’决策树规则生成算法，并 用于构建评估学生网络学习的材学习行为二效果打模型，。有效地提高了数据挖掘 舶效率。。应用于无锡旅游商贸高等职业技术学校远程教学统．i，给出学生在线学习 的形成性评估成绩。 关键词≯”数据挖掘，网络学习j现代远程教育，决策树，CART Ⅱ ABSTRACT Modemdistanceeducation thetraditionalmode， model,00111pa同withteaelai,g thelearners used you啪maximize alsocanbeeoUaborative canove啪n鹭thelimitationsof teaching,but teaching．It distance formationofa and traditionaleducation,the open toa and consideration model,and two-wayteaelainglearning learning give如n a is isthe of feedback,there environment，and exchangeteaching adoptquestion,there in the that雠 methods．Studentsonline randomness,SO timeI)le羽衄of learning statusoftesehersin student basedonthela