数据挖掘在教育信息化中的应用

本文阐述了数据挖掘的基本概念、数据挖掘在教育信息化中的应用以及面临的问题．     

教育数据挖掘在高校实验教学中的应用研究

教育数据挖掘是数据挖掘技术在教育领域的应用。介绍了教育数据挖掘的主要概念,分析了教育数据挖掘在高校实验教学中的可行性,包括充足的数据来源、提升实验教学质量的需要、提高实验教学管理效能的要求,提出了基本应用步骤,最后阐述了可能存在的问题和相关建议。     

数据挖掘在我院教育信息化中的应用

随着教学管理信息系统在全院的正式推广使用,大量的信息给教师、学生以及管理人员带来方便的同时,也带来了信息消化和辨识的问题。本文通过对数据挖掘的应用进行研究,希望能为我院教育信息化建设提供一些有价值的参考。     

数据挖掘在电大开放教育中的应用

利用数据挖掘技术对电大在校学员的数据进行分析、推理,可以找出导致学员流失的主要原因。文章从数据仓库主题的分析开始到模型的建立,系统的实现,最后随机抽取一组数据进行分析,详细的介绍了如何将数据挖掘技术应用于电大学员流失问题中。     

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。     

数据挖掘技术在中职学生心理健康教育中的应用

随着我国素质教育的不断深化,目前高学历人群不断增多,初中毕业生的数量不断减少,导致中职院校的生源越来越少,给中职院校的发展和教育带来了巨大的困难,为了解决这一现状,中职院校扩大招生范围,降低录取门槛,虽然生源数量得到了极大的改善,但是却为中职院校的心理健康教育带来了巨大的难题。所以,如何提升中职院校学生的心理健康教学质量是教师们重点研究的课题。本文针对数据挖掘技术在中职院校学生心理健康教育中的意义和作用进行分析,探讨中职学生心理健康教育中数据挖掘技术的应用对策,促进中职学生们的健康发展。     

数据挖掘在中国教育领域的应用研究综述

本文试图通过对我国数据挖掘应用研究的相关文献中分析数据挖掘在中国教育领域的应用现状。本文从研究文献数量、研究趋势、研究者的专业背景,研究内容和研究方法方面分析了数据挖掘在中国的研究现状,最后对研究中存在的问题作了总结。     

数据挖掘在中国教育领域的应用研究综述

本文试图通过对我国数据挖掘应用研究的相关文献中分析数据挖掘在中国教育领域的应用现状。本文从研究文献数量、研究趋势、研究者的专业背景,研究内容和研究方法方面分析了数据挖掘在中国的研究现状,最后对研究中存在的问题作了总结。     

数据挖掘在教育信息化中的潜在价值

该文介绍了数据挖掘技术 ,阐述了其在教育信息化的应用前景和开发难点 ,指出数据挖掘这一领域尚有很大潜力可据     

数据挖掘在高校教育信息化中的应用

高校教育信息化的快速发展积累了大量的数据,利用数据挖掘技术可以发掘出数据中隐藏的规律和模式,从而为教育教学决策提供科学依据.文章对数据挖掘的概念和过程进行了简要介绍,探讨了数据挖掘在教学评价、课程设置和网络教学等方面的应用.     

教务管理系统中数据挖掘技术的应用探究

教学管理决策在高校教育中是一项重要的工作。目前,高校内部运行的各种管理系统和各类数据库,已经积累了包括学籍管理系统、成绩管理系统在内的海量数据。本文主要研究如何采用数据挖掘技术在学院教务管理系统中,对海量数据进行发掘和应用,为人才培养提供比较客观的决策支持。     

数据挖掘技术在美国院校研究中的应用

数据挖掘是一项新兴的技术,是商业智能的重要组成部分.近年来,随着教育决策对量化分析和研究结果的愈加依赖,这项技术在美国高校管理和院校研究中的应用越来越广泛.许多研究表明这项技术能帮助大学管理人员更好地分析数据,从而获取潜藏的、有用的信息和知识,最终提高决策效率.     

数据挖掘技术应用研究

从概念入手,分析了数据挖掘的主要任务和应用中存在的关键问题．重点探讨了数据挖掘的应用步骤与方法,详细阐述了数据采集、转换、模型构建和模型评估等关键内容,同时给出了一个数据挖掘软件的构建原则．对企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统具有一定的借鉴价值．     

Public Internet Data Mining Methods in Instructional Design,Educational Technology,and Online Learning Research

We describe the benefits and challenges of engaging in public data mining methods and situate our discussion in the context of studies that we have conducted. Practical, methodological, and scholarly benefits include the ability to access large amounts of data, randomize data, conduct both quantitative and qualitative analyses, connect educational issues with broader issues of concern, identify subgroups/subpopulations of interest, and avoid many biases. Technical, methodological, professional, and ethical issues that arise by engaging in public data mining methods include the need for multifaceted expertise and rigor, focused research questions and determining meaning, and performative and contextual considerations of public data. As the scientific complexity facing research in instructional design, educational technology, and online learning is expanding, it is necessary to better prepare students and scholars in our field to engage with emerging research methodologies.     

WEB数据挖掘技术研究

对web数据挖掘进行了全面的论述，并讨论了Web挖掘的分类和应用．在此基础上阐述了当前流行的挖掘技术，给出了Web数据模型，指出Web数据挖掘的发展方向和趋势．     

基于教育数据的学习分析工具的功能探究

设计能够支撑有效教学的学习分析工具,是学习分析研究过程中的一个重要环节,也是实现因学定教的技术保障。文章首先分析了国内外学习分析工具的研究现状,并针对已有学习分析工具存在的问题,进行了学习分析工具的功能需求调查与分析。随后,文章以一线教与学的需求为设计驱动,设计了面向学生端和教师端的学习分析工具的功能原型。最后,文章以现有的教育云服务平台为技术支撑,对学习分析工具的功能进行技术实现,以期为精准教学的开展提供工具支持。     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。     

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,而物流管理过程中存在大量数据。文章探讨如何将数据挖掘的具体技术应用于物流管理领域,并指出了物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

电子商务中Web数据挖掘技术的应用研究

利用Web数据挖掘技术从中找出潜在的规律或信息以提高电子商务企业的竞争力是一个迫在眉睫的问题。主要对Web数据挖掘的步骤和基于Web的数据挖掘的5种主要方法及应用进行了详细的研究。