基于数据挖掘的学生投入模型与学习分析

发布时间：2017-07-26 15:21

  本文关键词：基于数据挖掘的学生投入模型与学习分析

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【摘要】：学生投入是高等教育质量和学习成果的重要影响因素,对于高等教育评估与改革具有积极作用,受到了国内外研究者的广泛关注。文章以构建学生投入模型为基础,采用典型相关分析和数据挖掘方法相结合,识别学生投入的相关因素,并对学生学习行为进行分类研究。分析发现学生投入与学生家庭背景、学生入学前特征、学校特征及课程作业之间存在着显著相关关系,不同的学生投入及其学习行为表现有助于加深学校对学生学习行为的了解,更好地研究学习规律的新趋势,为审视高校以生为本、以学为中心的人才培养措施和多元性发展,提供了重要的参考与支持。
【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】： 学生投入 学习分析 教育数据挖掘 分类
【基金】：全国教育科学规划教育部重点课题“高等教育学生投入影响因素及作用路径:模型与实证研究”(课题编号:DIAI40298)的成果之一
【分类号】：G434
【正文快照】： 高等教育规模扩张及高等教育质量危机,引发社会和公众对高等院校人才培养质量的期盼与问责。在高等教育大众化、市场化和国际化趋势的推动下,大学生学习与发展逐渐成为高等教育研究与质量保障所关注的热点问题。了解大学生学习与发展状况的方法之一是调查学生在大学期间如何分

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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【共引文献】

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本文编号：576982