基于海量教学行为数据的概化分析

发布时间：2017-09-14 19:42

  本文关键词：基于海量教学行为数据的概化分析

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【摘要】：信息技术的发展为学校教学的现代化应用提供了技术基础,课堂教学环境随之体现出了智能化的交互性。教学人员在教学实施过程中,利用跨网络、跨平台、跨终端的信息化系统平台来支持数字学习、协作学习、移动学习等全新或混合的学习方式,从而催生了教学行为过程中数据的规模效应、用户集聚和数据积累,已达到了海量的程度。 所谓海量数据,就是数据量很大,可能是GB、TB级别甚至是PB级别。海量教育数据的挖掘在教学领域的应用需求日益明显,作为一种面向教学应用的复杂技术,当前仍处在初步发展的阶段。 从这些海量的教学行为数据中提取与教学相关的隐性知识,分析和把握教师、学生相关的教学行为和教学模式,将其付诸实践,从而指导并促进新的教学数据产生,形成数据和信息间的良性迭代循环。 教学行为数据的概化分析,就是利用数据归约的方式构建教学行为分析的模型并将其可视化的过程。首先从分布式的数据来源采集、预处理数据；其次,结合各项教学分析指标,构建出具体的算法分析；再通过不同维度进行概念分层建立数据立方体,进行细粒度的划分教学数据之间的关系,并抽象为概化分析的多维数据模型；最后利用J2EE和各种可视化的图表技术搭建并实现系统平台,具体形象化展现这些多维的数据模型,同时采用创建索引和临时表的数据库优化技术来提高系统的检索速度。 概化分析平台可以对教学情况数据进行横向的对照、纵向的趋势分析、课堂行为频数频率的分布分析以及多维数据的汇总分析,通过分析结果来客观地反映教学中的统计事实,以常态化的分析方式来关注师生的教学过程,促进教学相长。
【关键词】：海量 数据挖掘 数据立方体 概念分层 可视化图表
【学位授予单位】：首都师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 图目录9-10
• 表目录10-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究现状12
• 1.3 研究内容及结构安排12-13
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 结构安排13
• 1.4 研究方法13-15
• 第2章 概化分析的理论基础及关键技术15-22
• 2.1 数据挖掘15-17
• 2.1.1 数据挖掘的基本概念15
• 2.1.2 数据挖掘的过程15-17
• 2.2 数据概化理论17-19
• 2.3 关键平台技术19-22
• 2.3.1 可视化技术19-20
• 2.3.2 系统架构技术20-22
• 第3章 概化分析的教学指标及维度22-24
• 3.1 概化分析的教学指标22-23
• 3.2 概化分析的教学维度23-24
• 第4章 概化分析算法及模型的构建及分析24-35
• 4.1 概化分析算法的构建和分析24-28
• 4.1.1 数据来源24-25
• 4.1.2 数据预处理25-27
• 4.1.3 典型算法构建27-28
• 4.2 概化分析数据抽象模型的特征化构建28-30
• 4.2.1 数据立方体法28-29
• 4.2.2 概念分层29-30
• 4.3 概化分析抽象模型的图表化表示30-34
• 4.3.1 教学量化数据的横向类比模型30-31
• 4.3.2 教学时间序列数据的纵向分析模型31-32
• 4.3.3 教学活动频数频率的分布模型32-33
• 4.3.4 三维教学数据的汇总分析模型33-34
• 4.4 小结34-35
• 第5章 概化分析平台的设计实现35-47
• 5.1 需求分析35-36
• 5.2 总体设计36-39
• 5.2.1 系统架构36-37
• 5.2.2 开发环境及技术架构37-38
• 5.2.3 功能模块38-39
• 5.3 系统实现39-46
• 5.3.1 活动分析40
• 5.3.2 随堂考分析40-43
• 5.3.3 作业分析43-44
• 5.3.4 评价分析44
• 5.3.5 其他分析44-46
• 5.4 数据库优化技术46
• 5.4.1 建立索引46
• 5.4.2 临时表46
• 5.5 小结46-47
• 第6章 概化分析平台的模式应用47-50
• 6.1 教学区域的模式应用47-48
• 6.2 教学角色的模式应用48-50
• 第7章 总结与展望50-51
• 参考文献51-53
• 附录53-56
• 攻读硕士期间的科研成果56-57
• 致谢57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：851993