决策树技术在学生教育教学能力培养中的应用

文章运用决策树数据挖掘分类算法,对师范类高校学生教育教学能力相关数据进行了深入详实的挖掘,并对数据挖掘结果进行了解释分析,得出教育教学能力与各主要影响因素之间的关系,为师范类高校毕业生教育教学能力培养提供思路。     

数据挖掘技术在教育信息化中的应用研究

数据挖掘技术能从教育数据的汪洋中发现被忽视的规律和模式,从而更好地支持教学、科研和决策工作。本文研究了数据挖掘技术在教育信息化中的相关应用,并指出了应用过程中应注意的问题。     

试论大数据在“智慧校园”中的应用

智慧校园是教育信息化发展的最新愿景.军事教育大数据汇聚存储了军事教育领域的信息资产,是发展军事院校“智慧校园”最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接军事教育大数据与智慧校园的桥梁.本文基于部队院校的特点,在技术上与安全性方面进行建构基于大数据与学习分析技术的智慧校园教学,需要从军事教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、军事教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动.     

数据挖掘在现代教学中的应用及发展趋势研究

现在社会处于大数据时代,数据挖掘对于我们的生活和工作十分重要。我国一直比较重视教育的发展,本文主要基于大数据时代,分析数据挖掘在现代教学中的应用和发展趋势,从而提高现代教育教学质量,提升学生学习兴趣,促进教育发展。     

数据挖掘技术在教学中的应用

概述数据挖掘的概念、实现方法及过程,分析数据挖掘在教学应用中的研究方向及用于数据挖掘的数据来源和数据特点,列举应用于教学领域的一些成功案例,并提出展望.     

大数据与智慧教育

智慧教育是教育信息化发展的最新愿景。教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展“智慧教育”最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。建构基于大数据与学习分析技术的智慧教育教学,需要从教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动。     

教育大数据挖掘的价值定位、现实限制与有效策略

教育大数据的挖掘是利用统计学、机器学习等方面的知识和经验,从海量的教育数据中不断整理、归纳出具有较高价值的数据模型和实用性广泛的数据手段,并从中提取出高效并可视化的数据处理过程.教育大数据挖掘的价值在于驱动科学教育决策、精准展现教育规律、解决教育主体需求.教育大数据挖掘存在的现实限制是:采集挖掘教育大数据缺乏统一标准,整理分析教育大数据缺乏科学手段,管理应用教育大数据缺乏个性动态.教育大数据挖掘的有效策略包括:建立健全教育大数据采集机制,科学整理教育大数据分析技术,深度整合教育大数据应用路径.     

大数据时代高等教育改革的价值取向及实现路径北大核心CSSCI

高等教育已经进入了大数据时代,无论对学习者、教师、高校,还是整个教育生态系统,都将催生革命性的变化,导致教育理念与教育形式的解构与重构。如何利用学习分析和教育数据挖掘技术,把在线学习数据转化为可行动的信息,发掘数据背后潜在的价值,改善教与学,无疑有着积极的理论和现实意义。该文首先解读大数据的特征及其应用,接着分析了大数据时代高等教育面临的多重挑战;然后探析了大数据时代的高教改革的价值取向——数据驱动教学,助推教学决策科学化、管理精细化、学习个性化和教学信息化。大数据时代高等教育改革主要有四条实现路径:正确理念是基础,教师是关键因素,学习分析和教育数据挖掘是手段,技术服务是保障。     

数据挖掘技术在教育信息化中的应用研究

数据挖掘技术能从教育数据的汪洋中发现被忽视的规律和模式，从而更好地支持教学、科研和决策工作。本文研究了数据挖掘技术在教育信息化中的相关应用，并指出了应用过程中应注意的问题。     

Moodle网络学习平台中数据的教育挖掘

为了更为全面的数据分析和做好数据的共享工作,以Moodle网络学习平台中的数据挖掘为例探索教育挖掘,分析这些数据对于现阶段教学的影响,以期能够进一步地拓展Moodle的功能,进而为高等教育工作者的教学与研究提供参考.     

教育大数据的收集、数据质量分析及数据预处理研究

教育大数据挖掘的基础就是数据,丰富、高质量的强大数据对数据挖掘的结果至关重要。在数据挖掘中数据的准备是耗时最多的环节,数据的准备包括教育数据的收集、数据的质量分析和数据的预处理三个环节,只有做好这三个环节,才能保证教育大数据的最大价值和数据挖掘的有效性。     

采用云计算的数据挖掘技术可视化教学与实验方案

针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案.方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术.将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计算与存储的效果,提高教学与实验的效率.设计了图形交互界面,能够以图形形式与表格输出数据分类、聚类、降维...     

大数据时代的新闻教育变革

"大数据"和"数据挖掘"使新闻呈现方式、新闻采写过程和媒体经营管理等方面产生变革."数据新闻"考验着媒体和记者的思维和能力,也给高校新闻专业教育提出了很多新问题,培养具有一定数据挖掘技术的复合型专业人才成为亟需.本文结合大数据时代的特征,从专业设置和师资队伍两方面讨论了新闻教育的变革.     

大数据时代的新闻教育变革

"大数据"和"数据挖掘"使新闻呈现方式、新闻采写过程和媒体经营管理等方面产生变革."数据新闻"考验着媒体和记者的思维和能力,也给高校新闻专业教育提出了很多新问题,培养具有一定数据挖掘技术的复合型专业人才成为亟需.本文结合大数据时代的特征,从专业设置和师资队伍两方面讨论了新闻教育的变革.     

教育数据挖掘促进高校学生个性化学习途径分析

本文旨在通过对教育数据的特征分析,结合大数据的特点,阐述利用数据挖掘技术进行教育数据分析的方法,促进大学生个性化学习资源的构建、个性化学习共同体的建立和个性化学习风格的形成,为大学生提供个性化学习服务和为教师制订个性化教学方案提供较为准确的依据.     

美国高校教育数据挖掘的应用领域与推动因素

教育数据挖掘是分析教育数据背后所蕴藏的教育规律的一种新途径.美国作为高等教育发达国家,重视基于实证研究传统的院校研究,整合高等教育院校研究与计算机信息技术和数理统计的研究成果,以教育数据挖掘汇集聚焦高等学校招生、学生学习行为、教育经费的收支等现实困境,探索教育大数据、富数据背后的内在机理,寻找应对高校发展挑战的决策支持方案,推动美国高校形成数据支持决策的管理模式.     

基于数据挖掘的高校教学决策支持系统设计

为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果.     

高校管理人员教育数据挖掘能力培养的实践价值与实施路径

大数据时代,培养高校管理人员教育数据挖掘能力,提高数据使用与数据挖掘的素养,不仅相当必要,而且已经变得特别迫切。高校可以通过教育数据挖掘来处理课程、案例、实习问题,培养管理人员的数据理解能力、数据处理能力、数据建模能力。丰富的数据化的课程资源、共享案例库和高素质的师资是高校管理人员教育数据挖掘能力培养的关键。     

基于教育数据挖掘的网络学习过程监管研究

近年来,随着教育信息化进程的不断推进,教务管理、学生信息系统及各种网络教学平台等已被广泛应用于教学实践中。网络教学的开展为学生自主学习提供了平台,但却缺乏对学习过程的监督和管理。文章在分析教育数据挖掘技术及其应用的基础上,建立网络学习过程监管的教育数据挖掘模型,并以本校外研社大学英语教学管理平台为例,借助教育数据挖掘技术中的统计分析与可视化、关联规则算法和聚类算法,分析了网络学习过程中产生的大量学习数据,并根据分析结果给出了网络学习过程监督与管理的思考和建议,以期为教师评判学生网络学习效果、了解学生网络学习状况、改进网络学习过程提供有益的参考。     

浅谈数据挖掘技术在教学中的应用

本文从职业学校的教学实际情况出发,详细介绍了数据挖掘技术在教学中的应用,主要阐述了数据挖掘算法以及工具的选取,数据准备阶段的主题选取以及数据库事实表与维表的设计等.