网络环境下基于数据挖掘技术的学习指导模型

针对学生在网络学习环境中面临的问题，提出了在网络环境下基于数据挖掘技术的学习指导模型，该模型将数据挖掘技术用在了对学生学习信息库的挖掘，力图发现学生学习的薄弱环节，进而得到可以指导学生学习的策略．由于采用了数据挖掘技术，使得系统具有智能特性，让学生在学习过程中，可以得到动态的、及时的帮助，以解决在网络环境下，没有老师的现场指导，而学生需要得到及时帮助的问题。     

web技术中挖掘的应用

充分的挖掘网络中的用户信息，就可以使我们建立一个智能化与个性化为一体的网络教育平台提供资料。本在前人的基础上，给出了一个改进的数据挖掘算法，以此发现相似学习群体、相关web页面和频繁访问路径。以此挖掘的信息我们就可以提高网站的建设和网络教育的质量。     

web技木中挖掘的应用

充分的挖掘网络中的用户信息，就可以使我们建立一个智能化与个性化为一体的网络教育平台提供资料。本在前人的基础上，给出了一个改进的数据挖掘算法，以此发现相似学习群体、相关web页面和频繁访问路径。以此挖掘的信息我们就可以提高网站的建设和网络教育的质量。     

数据挖掘在远程教育决策支持系统的运用

与传统教育相比，远程教育的学生群体存在着个性差异大的特点，如何提供个性化教学就成了摆在人们面前的一道难题，并直接关系到远程教学的有效性。数据挖掘作为一种深层次分析技术，其作用已日益受到人们的重视，在远程教育决策支持系统中运用数据挖掘技术为个性化教学的实现提供了一条理想途径。     

基于本体的数据挖掘在成绩分析中的应用研究

本文分析了目前成绩管理方面存在的问题,阐述本体和数据挖掘技术在本领域的具体应用需求。通过对课程相关信息进行数据挖掘,发现课程相关知识点中各种隐藏的关系以及各知识点学习更适用的方法,为教学和学生管理提供决策支持。     

数据挖掘与远程教育

远程Web Usage Mining技术能对这些信息进行挖掘，并利用这些信息建立起一个智能化的、个性化的远程教育系统。这个系统通过对学习者学习行为的分析和研究，了解和掌握学生学习的情况、需求、能力、进度、兴趣等，及时调整学习计划，呈现符合个性的学习资源，使得每一个学生身边仿佛有了能针对自身特点进行教学的“老师”而获得个性化的教学服务。     

新课程中基于网络的自主学习

《数学课程标准(实验稿)》在“基本理念”中指出：“数学新课程的设计与实施应重视运用现在信息技术，特别要充分考虑计算器、计算机对数学学习内容和方式的影响，大力开发并向学生提供更为丰富的学习资源．把现代信息技术作为学生学习数学和解决问题的强有力工具。”教育知名人士卢志指出：“21世纪是创新的世纪，是尊重个性的世纪，个性孕育了创新，创新展示了     

基于数据挖掘技术的本科教学管理

围绕高校本科教务管理中面临的大数据处理难题,介绍了数据挖掘技术用于本科成绩和教学数据分析的可行性。从学生成绩、学生选课、学生评教以及教师信息等方面,探讨了数据挖掘技术提取教学管理信息的方法,可望为高等学校教学管理和教务管理提供决策支持。     

数据挖掘技术在E-Learning中的应用

数据挖掘是一种前沿技术,e-Learning的迅猛发展迫切需要满足个性化学习的需求.首先介绍数据挖掘技术,然后应用数据挖掘技术中聚类和关联规则两种方法,可以实现对学生练习结果进行科学的、客观的分析.数据挖掘技术在e-Learning学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段.     

基于多面分类的智能辅导系统的开发实践

本文基于多面分类和数据挖掘理论提出了一种新的辅导系统,该系统将知识构筑成一个多维的结构,使用智能推理机制生成针对学生的个性学习方法决策,使学生能够采用多种方法、从多方位将所学知识融会贯通,从而提高学习效率.     

现代信息技术与语文教学的整合

建构主义学习理论为现代信息技术应用于语文教学提供了理论支持。将现代信息技术与语文教学整合这一研究是笔者所在学校研究课改的重要组成部分，文章对这项研究作出详细阐述，其目的是为语文教学创造一个良好的环境，提高教学质量，满足学生个性对语文教学的要求，提高学生的综合素质。     

巧用多媒体 优化语文课

在《基础教育课程改革纲要（试行）》中明确规定：“大力推进信息技术在教学过程中的普遍应用。促进信息技术与学科课程的整合……为学生的学习和发展提供丰富多彩的教育环境和有力的学习工具。”因此，媒体和网络技术必须应用于教育教学，并与课程进行有机整合。为深化教学改革，培养学生能力，提高学生的现代素质，发展学生的个性。提供崭新的天...     

应用场景驱动的《数据挖掘》课程项目化教学法探索

阐述了数据挖掘课程在教学和实践环节中的主要内容和要求,进而针对数据挖掘课程实践性较强的特点,提出了实际应用场景驱动的项目化教学方法。教学实践结果表明:通过基于来源于实际应用的真实数据,引导学生结合数据的应用场景和具体数据挖掘技术,分析目标场景的应用需求和技术要求,并进行相应技术实践,能使学生对数据挖掘技术的学习兴趣得到极大提高,同时,对数据挖掘应用的理解和实践能力也得到显著提升。     

应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果的研究检视与推进路径

应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果是教育高质量发展的时代要求,也是大数据技术不断发展的必然选择。从教学过程出发,应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果的实施还存在课前学生个性化学习特征的量化研究缺乏、教学数据区块化孤立化问题凸显、学生成绩包含的隐含信息缺乏进一步挖掘等问题。因而,应用数据挖掘和分析技术进一步提升大学生个性化课堂学习效果就要着力建构个性化学习者模型,有效承接课堂教学;加强教学中实时数据整合,推动学生个性化综合分析;建立学习效果个性化考评指标体系,促进学生个性化培养方案的改进。     

特征化概念描述的数据挖掘方法在学生评教中的应用

数据挖掘技术是从大量数据中提取有用信息的有效手段，本文以某高职院校每学期学生评教的原始记录作为挖掘的数据集，详细介绍了基于特征化概念描述的数据挖掘方法的应用，从而能较客观地得到各种学生评教结果所对应的教师素质特征。     

南信院个性拓展课的调查与研究

文章调查目前学生选择个性拓展课的目的、需求、学习情况和满意度,分析南京信息职业技术学院个性拓展课存在的问题,并从学生、教师、学校方面寻找问题根源,提出改进意见。     

网络教学平台学生学习行为聚类分析

随着数字化学习系统的使用和流行,学生在与系统交互的过程中产生了大量的原始数据。因此,数据挖掘技术可以用来从这些数据中提取出有用的信息以改进高等教育机构的管理、教学和研究效率。例如将聚类算法、决策树和关联规则方法应用到高等教育过程中,可以帮助改进学生的学习表现、辅助选择课程和学校补助基金的最优化管理等等。本文以江南大学网络教学平台为例,采用数据挖掘技术,根据学生的相似特性对学生进行聚类分析,以分析对课程成绩影响的各种因素。另外,还对学生在课程讨论区的活跃程度进行了社会网络分析。     

决策树在高职学生成绩影响因素分析中的应用

利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。     

基于智能Agent的网络研究性学习

研究性学习重在培养学生科学研究的思维方式和研究方法。当前网络环境下研究性学习的实践却遇到诸多现实问题。基于智能Agent技术的网络研究性学习,是研究性学习的一种有效模式。系统由多个不同主体行为的代理组成,通过对学习过程中实时信息的分析和数据挖掘,形成个性化的实时教学代理,辅助学生学习行为的开展,挖掘学生个人潜能。     

数据挖掘在高职院校学生信息管理中的应用研究

充分利用学生相关信息,可以提高高职院校学生管理效率。针对高职院校学生的特点,通过分析数据挖掘的主要过程、功能和技术方法,提出了数据挖掘在高职院校学生信息管理中的应用方法,以期更好的完成对高职院校学生的管理工作。