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通过数据挖掘技术分析学生学习行为并预测成绩
目录
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1教育信息化发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.2个性化学习支持需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.2.1学习行为分析领域进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.2成绩预测模型比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.3.1核心研究问题界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.3.2主要研究任务概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.1数据挖掘核心概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1.1主要挖掘任务类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1.2关键数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.2学习行为数据特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2.1学生交互行为模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2.2学习过程性数据维度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3成绩预测模型理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.3.1常用统计预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.3.2机器学习分类算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
学习行为数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1.1学习平台日志数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1.2课堂互动记录数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.2数据清洗与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.2.1缺失值处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.2异常值识别与剔除．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.3特征工程构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3.1量化行为指标设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.3.2语义特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
学习行为模式分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.1个体学习行为画像．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.1.1学生学习特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.1.2行为模式聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.2群体学习特征比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.2.1不同群体行为差异挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.2.2高效学习特征归纳．．．．．．．．．．．．．．．．
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