数据挖掘技术在网络课程评价中的应用研究

发布时间：2021-12-30 01:04

　　教育信息化带来的是信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，如何发现隐含在这些数据中的规则和知识，并辅助决策，成了亟待解决的问题。数据挖掘技术的出现和发展为此提供了有力的支持。 数据挖掘就是从大量的、不完备的数据中，提取出事先未知的、但具有价值的信息和知识的过程，它可以全面地分析评价结果与各种因素之间隐藏的内在联系，将数据挖掘应用于网络课程评价无疑是有益的。本研究结合网络课程评价的一般过程，提出了数据挖掘技术在网络课程评价中应用的几个方面：基于数据挖掘的网络课程评价系统的模型、基于粗集的关联规则挖掘、评价指标权重动态调整、基于关联规则的模糊综合评价，并结合具体案例进行了分析，开发了基于WEB的网络课程模糊综合评价系统及关联规则挖掘系统。 本研究是开展数据挖掘技术在网络课程评价中应用的有益尝试。 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一1:网络课程评价过程流程图1.

基于粗集的知识理论不需要预先给定某些特征或属性的数量，可从现有的数据出发给出知识的简化和相对简化，为处理不精确、不完全信息提供了一种更符合人类认知的知识理论。图3一1是基于粗集的关联规则挖掘模型。例张文修编著.粗糙集理论与方法.北京:科学出版社，2001l’。l聂承启，李雪斌.基十tJt集的关联规则挖掘模型.计算机与现代化，2003，〔6)

网络课程评价中的关联规则挖掘系统首页点击“约简”按钮后的页面如图3一3所示，该页面显示初始数据表的约集

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粗集的关联规则挖掘模型在网络课程评价中的应用[J]. 孙晓梅.  中国远程教育. 2004(07)
[2]关联规则挖掘在成绩录入、校对系统中的应用[J]. 田生伟,禹龙.  微机发展. 2003(08)
[3]基于电子学档的网络学习智能评价系统设计[J]. 孙晓梅.  中国远程教育. 2003(15)
[4]基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型[J]. 聂承启,李雪斌.  计算机与现代化. 2003(06)
[5]一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法[J]. 白秀玲,崔林,王向阳.  计算机工程与应用. 2003(10)
[6]粗糙集与决策树结合诊断故障的数据挖掘方法[J]. 石金彦,黄士涛,雷文平.  郑州大学学报(工学版). 2003(01)
[7]网络课程评价标准的研制[J]. 滕霞,段崇江,张建伟,王学优.  现代教育技术. 2003(01)
[8]基于粗集理论的属性权重确定方法[J]. 曹秀英,梁静国.  中国管理科学. 2002(05)
[9]基于Web的网络课件评价系统的设计与实现[J]. 马武,饶爱京.  中国电化教育. 2002(06)
[10]基于模糊综合评判推理机制的学生素质评价系统设计与实现[J]. 尹世群.  计算机应用. 2002(02)



本文编号：3557173