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．     

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.     

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。     

数据挖掘技术在高校信息化管理中的应用

介绍了数据挖掘技术在高校信息化管理中应用的必要性和过程,对就业指导、教务管理和图书馆管理等几个方面探讨了主要技术的应用。     

数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨

文章阐述了数据挖掘技术的概念、分类、功能以及主要过程,探讨分析了数据挖掘技术用于职业教育的可能性。     

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。     

现代信息技术在中学信息化教育中的应用研究

利用本体、物联网技术解决了国内中小学教育教学资源共享和系统操作能力差的问题。通过数据挖掘技术对影响中学生成绩的因素进行了分析,并根据分析结果提供个性化推荐服务,为教师提供决策支持。     

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。     

国内外教育数据挖掘研究现状及趋势分析

教育数据挖掘是一个新兴的、备受关注的研究领域。文章运用文献计量与内容分析法,对国内外公开发表的关于教育数据挖掘的文献进行统计分析,把握其发展脉络及研究现状,探讨研究中的关键内容,并展望该领域未来的研究趋势,为进行教育数据挖掘的研究与实践提供参考。     

Educational Data Mining: Identification of factors associated with school effectiveness in PISA assessment

With the main goal of identifying the process factors associated with school effectiveness in secondary education, this work presents an innovative methodological proposal. Based on secondary data from the Spanish sample of PISA 2015, high- and low-effectiveness schools were selected by analysing the residuals of the school level (level 2) in multilevel models. Subsequently, decision trees were used to identify the process variables with a greater predictive power for the identification of high- and low-effectiveness schools. While the hierarchical linear models obtained show inter-school variance scores greater than 10%, decision trees achieve a precision greater than 90%. We conclude by analysing the suitability of using decision trees in data originating from large-scale assessments, and examining the obtained factors associated with school effectiveness.     

数据挖掘在零售业中的应用

本文主要分析当前零售业发展中所面临的问题，探讨了数据挖掘技术在零售业的具体应用。     

数据挖掘应用于电子邮件营销

在电子商务逐渐介入企业运作的时候,电子邮件营销成为企业竞相追逐的另一营销形式.但是因为缺乏较清晰的发送目标,许多营销目的电子邮件被视同为垃圾邮件,不但没有为企业提高效益,反而成为企业的包袱.而数据挖掘技术正是用于在庞大的数据中发掘有用的信息,去处无用之数据.该文介绍了电子邮件营销的优点与问题,提出建立数据仓库的方法,并用关联规则分析法解决电子邮件营销盲目泛滥的问题.     

ICAI系统中数据挖掘研究

学生在学习过程中未达到学习目标,说明存在知识缺陷,如何智能性重构学习路径弥补知识缺陷是ICAI的关键技术I。CAI有其本身的规律及特点,利用数据挖掘算法,能较好提高ICAI的因材施教的能力。本文通过分析研究挖掘算法,提出在目标测评ICAI系统中挖掘算法的合理实现方法。     

数据挖掘在高校招生工作中的应用前景

数据挖掘迄今为止一直较多用于银行金融等经济领域,但在高等教育领域的应用较少。本文通过讨论数据挖掘在高校招生信息化中具体的运用前景,从一个新的应用视角提出:利用数据挖掘,提高高校招生咨询和宣传工作;服务高校"多元化、综合性"人才选拔机制;支持招生决策,调整招生计划和专业分布等。     

面向教育技术学文献数据的主题挖掘

对网络环境下海量的科技文献数据进行文本挖掘可以有效地提高科技文献信息的可用性,发现隐藏的知识。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型。论文基于LDA模型,以三种国际教育技术期刊在2004-2008年间出版的学术文献为研究对象,进行了主题挖掘和文献分析。     

数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用

对数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用做研究,构建多维信用系统数据仓库与信用评估模型并实现相关算法。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了学术界和企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。