学习分析视域下的大学生满意度教育数据挖掘及分析

发布时间：2017-06-20 02:09

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【摘要】：学生满意度是一个受学生和学校等多种特征影响的复杂概念,其决定因素纷繁复杂。学界对学生满意度模型的研究众多,然而从学生特征和学校特征等综合方面挖掘大学生满意度的学习分析研究较少。文章采用逐步回归和决策树分析等教育数据挖掘技术对大学生满意度数据进行分析,同时对两种方法在获得结论的有效性上进行比较,并从学习分析视角对其结果进行解释,在学生特征及学习经历的数据集中找出真正影响其满意度的维度,识别先前未知的模式,检测并分析一系列学生特征、经历和认知与满意度的关系,以期为提高高校人才培养质量提供参考。
【作者单位】： 中山大学教育学院;华南师范大学教育信息技术学院;
【关键词】： 学生满意度 教育数据挖掘 学习分析
【基金】：全国教育科学规划教育部重点课题“高等教育学生学习经历分层与流动研究”(课题编号:DIA130303) 国家自然科学基金项目“ITS中基于有向超图的个性化的学习过程及其支持资源的优化”(课题编号:61202345)
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、引言大学生满意度是大学生对于大学生活的体验和经验及对学校提供服务所产生情感的整体反应,是一个受学生和学校等各式各样特征影响的复杂概念,其决定因素纷繁复杂[1]。最近几年,学界对学生满意度模型及其实证方面的研究较多,而较少有从学生学习经历角度来考查学生对大学

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本文编号：464325