基于深度学习的学生教学评价情感分析

随着教育信息化建设的深入推进,教学系统中积累了海量的学生教学评价数据,这些数据蕴含了丰富的信息,亟待挖掘利用。为了挖掘学生教学评价中的情感倾向,为提高教学质量提供科学依据,文章提出了一种基于双通道深度记忆网络的深度学习模型,用于学生教学评价的方面级情感分析。在该模型中,设计了双通道策略以充分提取评语中隐含的局部特征和上下文依赖信息,并使用循环注意力机制提取与特定教学方面相关的情感信息以实现细粒度的方面级情感分析。通过在真实的教学评价数据集上进行实验,结果表明,所提出的方法能有效挖掘学生评价中关于不同教学方面的情感倾向,为教师和教学管理者了解并改进教学提供依据。     

教学管理系统中数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一。将数据挖掘技术与教务管理系统相结合,从海量的数据中发现隐藏的有用信息,并将这些信息资源有效地组织、整理、提取,为教务系统管理者提供经验和有价值的总结,提高学校工作效率,实现教学安排等事务的合理性。     

数据挖掘技术在教学评价中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,而教学评价是对教学工作质量所做的测量、分析和评定,是教学过程中的重要环节。将数据挖掘技术应用到教学评价数据分析过程中,验证了基于该技术的属性约简算法的正确性和有效性,从多角度对教学评价数据进行更深层次的分析和处理,从而挖掘出更多、更有价值的数据和信息,提供了更多的方法和措施以改进和提高教学的质量。     

数据挖掘在食品药品监管中的应用

食品药品监管中存在着海量信息。关联规则挖掘技术是分析信息系统数据关联性的有力工具,将关联规则挖掘技术应用到食品药品的投诉举报系统中,可以充分挖掘出与投诉举报相关的关联信息,并得到其中有用的关联规则。以广西壮族自治区食品药品监管系统为例,通过提取投诉举报相关的数据信息,组成食品药品投诉举报信息数据库,为食品药品监管提供决策支持,提高食品药品监管效率。     

企业信息系统私有云建设方案探讨

本文在对企业信息系统发展现状分析的基础上,根据某企业信息系统实际需求并参照国内某大型企业数据存储方案,提出了海量数据存储和极高数据处理能力、可横向扩展的企业信息数据集群建设方案,并深入探讨了私有云建设方案细节,为该企业信息系统建设提供了有力的依据。     

数据挖掘如何应用于高校教学

正随着高校教务管理信息系统应用的不断深入,其中存储的数据信息不断增多,如何充分利用这些数据,从中提取有效信息成为教育工作者日益关注的问题。数据挖掘的应用在一定程度上解决了这一问题。教务管理信息系统已经普遍应用在我国高校教学管理中,随着其使用频率的不断上升,系统中积累的数据越来越多。教务管理系统中包含了教学所有环节的数据信息,包括专业计划、开设课程、课程安排、学生信息、学生选课、学生成绩等,具有数据量大、数据杂、蕴含信息多、数据表间相互关联多等特点。但现行大部分     

移动互联环境下工学信息系统专业人才培养模式探讨

本文分析了信息处理从传统互联网迁移到移动互联网背景下,海量信息及信息的新形态对信息系统类人才产生的新需求,结合教学方案的设计与实践,探讨了在移动互联环境下的高校工学信息系统专业人才培养模式。     

基于《数据安全法》的教育数据分类分级研究

近年来，国家通过实施“三通两平台”“金教工程”等教育信息化工程，建成并完善了全国教育系统信息化公共服务和管理体系，全面提升教育教学水平。同时，各信息系统也积累了大量个人信息甚至是个人敏感信息，海量教育数据面临着严峻的数据安全风险。2021年9月1日，《中华人民共和国数据安全法》正式实施，数据分类分级保护已上升到法律层面。开展教育数据分类分级工作，对提升教育管理、教育教学、教育科研等具有重要意义。本文通过研究教育数据分类分级体系，从数据分类、分级、数据全生命周期介绍教育数据分类分级工作，并提出数据分类分级工作建议。     

学习分析技术:挖掘大数据时代下教育数据的价值

当前,大数据时代已经来临,教育领域同样积累了海量数据。教育领域已经部署了众多的学习管理系统,在这些软件系统中存储着海量的学习者信息及学习过程数据。如何利用这些数据,使这些数据转变为信息、知识,并为教学决策、学习优化服务,已成为教育工作者以及学习者们所关注的内容。学习分析技术有助于发挥学习过程数据的价值,使数据成为审慎决策、过程优化的重要依据。该文介绍了国内外学习分析技术研究现状,归纳出学习分析技术的关键技术及分析模式,并以实例从不同用户视角包括管理者、辅导教师、学习者展示了学习分析技术在网络学习过程分析中的应用过程。     

基于MapReduce的网络信息提取方法

网络信息提取技术对于人们高速准确的从海量数据中提取所需要的信息变得非常重要,面临海量计算所带来的挑战,提出了基于MapReduce的网络信息提取方法,以淘宝网为数据源,提取用户对商品感兴趣程度,通过实验仿真,表明该方法对于海量网络信息提取具有较高的效率和很好的适应性。     

基于大数据的统计分析模型设计

统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律,处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下,面临海量数据的采集与统计,传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop系统,利用其分布式存储和并行处理机制,设计了大数据环境下的统计分析模型,从海量数据中提取出有用的信息特征,实现数据资源共享,为相关部门决策提供信息服务。     

顶层设计助力大数据发展

<正>随着互联网和信息技术的普及,人类产生的数据正以指数级增长,海量数据的出现使得有效信息的提取与挖掘成为可能。而如何让我们生存的世界变得更加"智慧",大数据起着举足轻重的作用。我国对大数据的顶层设计,早在2011年就已启动。2011年11月28日,工信部印发《物联网"十二五"发展规划》,将信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这些都是大数     

大数据时代观下的教育质量监控 (上)

21世纪以来。随着信息化进程在教育领域的推进．一方面特别是数字化校园建设的大力推进。教育领域形成了众多的教育教学管理系统,并存储着海量的数据。另一方面,名目繁多的各类教育教学评估工作,却无视这些数据的存在,以量化为由,设立一些流于上述教育教学管理系统之外的数据项目。为做材料而写材料．不知不觉地曲解数据,产生人为数据的信息,最终导致评估工作缺乏说服力,甚至对评估过程的诚信有疑问的现象也时有发生。     

“微课”在高校宣传思想工作中的应用

随着现代信息技术的迅猛发展,教育教学思想不断更新,促进了日常教学的改革与发展,目前大量的信息,海量的数据影响着我们的生活、工作和学习。面对新的形势、新的挑战,作为高校宣传思想工作者,如何在这"大数据"时代的背景下,做好宣传思想工作是一项急需深入思考和探索实践的重要课题。     

基于协同过滤的个性化服务推荐算法研究

随着互联网的不断发展,信息呈爆炸式增长,导致信息过载问题日趋严重。在海量数据中提取有用信息的方式主要有两种,一种是通过搜索引擎,利用检索技术进行信息提取,另一种是以推荐信息为主的信息过滤技术。对基于协同过滤的个性化服务推荐算法进行了研究。     

教育信息系统的进化与互联

教育信息系统的进化与互联已经成为目前教育信息化的重要瓶颈问题。本文提出以目前分布式应用的最新规范——Web服务为技术基础,制定面向具体教育业务的软件进化与互操作规范的体系框架,包括教育信息系统数据规范、教育信息系统互操作规范、教育信息系统业务互操作模型规范以及教育信息Web服务开发工作规范。有了这些教育信息系统的开发规范指导教育信息系统的开发,能够保证不同厂商、不同语言的系统的互操作和进化,实现教育信息系统的整体聚合,推进管理与教学的整体优化,而不是局部改良。     

海量网络信息教学资源的优化整合——以地理学为例

随着海量地学网络资源的迅速增长,与大学教学主体对资源利用的低效性和盲目性之间的矛盾日益突出,如何有效解决这些矛盾,资源的优化整合成为解决问题的关键和必然。在分析海量地学信息资源现状的基础上,对面向高校地理教学的海量地学信息资源优化整合的必要性进行了分析,并提出了资源优化整合的主要途径。     

基于关联规则的高校课程关联性分析

高校教务管理系统将产生海量数据,这些数据中可能隐藏着一些我们以前不知道的大量有用信息。文章采用Apriori算法,对高校学生成绩数据进行关联规则分析,通过学生成绩是否优秀来找到各对应课程之间的相关性,从而科学地安排教学和辅助教学管理决策。     

粗糙集理论在数据分析中的应用研究

随着Internet、信息检索等新技术的不断出现及快速发展,各种应用所积累的数据量急剧增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息成为了一个很现实而且重要的问题.本文结合实例分析,给出了基于粗糙集理论数据分析的一般过程,为数据挖掘提供了一个新的方法.     

基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化探索

数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。