基于关联规则和RBF神经网络的预测模型及教育应用研究

发布时间：2020-03-28 02:28

【摘要】：随着互联网和计算机的蓬勃发展以及人们对于信息化促进教学意识的提高,在教育领域,更多的研究者意识到数据分析技术的应用在改善教学和学习方面的潜能,学习分析技术的进步正在以日新月异的速度发展。近些年来,学生预测逐渐成为学习分析中重要的组成部分。已经有诸多的研究者从不同的角度,基于不同的教育环境构建了各种不同的学习预测模型。各种预测模型都有自身的特点,但是在适应性和推广性上也有局限,预测模型限制特定的输入以及参数设置使得模型的推广遇到阻碍。因此,一个具有广泛适应性,可以使教育研究者能够根据所处的自身教育环境的特点,从多种角度进行预测的模型成为一种迫切的需要。本研究在分析现有的学习预测模型的基础上,基于预测模型基本框架,利用神经网络技术和关联规则挖掘技术,提出了基于关联规则挖掘的优化RBF网络预测模型的设计模式及相关的数据预处理方法。首先说明将数值型的数据转化为关联规则可分析的事务数据集型数据的方法;然后阐明了模型的设计模型;再提出了基于关联规则支持度和置信度的RBF神经元数据中心选择优化算法,该算法不同于传统的随机选取神经元数据中心的方法,在已经知道预测数据与结果的关联基础上,将数据中心的选择方法改为有概率的随机选取,这种算法可以加快网络的学习速度,并在一定程度上提高了网络的预测性能。并且针对线下教育数据常常呈现的较为稀疏的特性,基于作者以往的研究,本文提出了丰富稀疏数据的插值法。以此来增加训练数据,达到提高网络训练性能的目的。最后,将此模型应用在两个实际的教育预测中,某中学学生的成绩预测和某本科学生就业情况的预测,采用基线实验的方法比较了优化和未优化的神经网络算法在学习速率和准确性上的差异。也将本文的预测模型和其他主流的预测模型做了对比分析来进一步评价本文的模型。研究结果表明,本文提出的预测模型可以提高模型的适用范围,并提升模型的预测效率和准确率,具有良好的性能和较强的实际意义。并且也为广大教育工作者,提供了在教育领域应用预测模型的新思路。
【图文】：

图２．２是反应关键词所在文章在所有相关文章总数中的占比，从图中可以看出，逡逑在预测中超过半数是关于学业的预测，即学生的成绩表现或其他有关学业的项目，逡逑这也表明学业成绩仍旧是教育中关注的重点。此外，有大约三分之一的文章是高等逡逑教育，预警机制和教育管理分别占比四分之一，在线学习占比０．１５。从图中还可以逡逑看出，近些年来讨论较热的大数据（０．１２）、学习分析（０．１０）也紧随其后。还有逡逑学困生（０．１０）、教学干预（０．１０）等关键词表明在研究上，学习预测的目的集中逡逑于对于及时发现困难学生的危机，并进行教学千预。同时个性化教育（０．０７）也是逡逑一

ＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑３理论基础逡逑据挖掘逡逑，将会对本文的研宄所依据的理论基础做阐释。本文依据学掘的相关理论和技术，，构建面向教学的混合预测模型。教育数ａｔａ邋ｍｉｎｉｎｇ，简称ＥＤＭ）是从教育领域中积累的庞杂、不完整以据中，挖掘蕴含的难易从表面看出的有用知识的数据分析方法集、整理、转化和分析挖掘等手段，来得到有价值的信息，进决策上的支持ＥＤＭ技术综合了计算机科学、统计学、教学科的理论和技术来解决教育和教学研究中问题。通过挖掘和和产生的相关数据，ＥＤＭ技术可以从教育实践中发现和解决大学科计算机科学、统计学和教育学相互之间交叉而产生了教析等领域［３２］。逡逑
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G434

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本文编号：2603782