基于轨迹数据挖掘的大学生学业成就问题研究

发布时间：2021-09-06 05:41

　　学业成就是大学生学习活动的最终结果,是大学生素质的集中体现。研究大学生学业成就问题是我国发展“知识经济”和“人才战略”的必然要求。奖学金作为学业成就的一大衡量指标,是高校调动学生积极性的重要激励制度。目前,高校奖学金评选的主要方式仍较高地依赖于人工的审核与处理,奖学金审核者的个人情感因素可能产生较强的干扰,如何增强审核过程的自动化,是学生学业成就提高目的的必然要求。学业预警是提高学生学习质量的另一大制度,但当前高校学业预警制度仍存在内容单一、依赖于人工处理等问题,如何增强学业预警制度的自动化处理也是提高学生学习积极性和学习质量的重点。教育数据挖掘的发展为在奖学金评定和学业预警上的自动化处理提供了基础。研究学业成就的方式因研究问题和研究兴趣而异,以采用多元回归、结构方程模型和多层次分析等方法的实证研究为主,而随着近年来教育信息化和网络远程教育等的发展,数据挖掘的方法也越来越多地被运用于教育领域,教育数据挖掘这一术语已经成为一种面向教育数据的探索范式。基于此,本文运用Wosk-means算法和轨迹数据挖掘方法,以大学生群体为研究对象,提出TOCSS方法探讨大学生学业成就问题。首先根据客观权... 

【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１不同教学环境??

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【参考文献】：
期刊论文
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[2]轨迹大数据:数据处理关键技术研究综述[J]. 高强,张凤荔,王瑞锦,周帆.  软件学报. 2017(04)
[3]教育数据挖掘研究进展综述[J]. 周庆,牟超,杨丹.  软件学报. 2015(11)
[4]DBSCAN聚类算法的研究与改进[J]. 冯少荣,肖文俊.  中国矿业大学学报. 2008(01)
[5]知识经济与高等教育理论的探索[J]. 洪锦霞.  辽宁高等教育研究. 1999(06)



本文编号：3386859