智慧课堂教师行为数据的分析方法与应用验证

发布时间：2024-12-22 21:22

　　 课堂教学行为数据的采集与分析能有效反映教学效果,以往的课堂教学行为分析多采用教学视频打点分析、课堂观察量表等方法对课堂教学进行评价。在云计算与大数据服务支持的背景下,涌现了大量基于云+端应用模式的智慧教学环境,使教学行为数据的自动采集与分析成为可能。该文从教师专业发展的角度,将教育数据挖掘方法应用于智慧课堂环境下教师行为数据的可视化分析与应用,提出一种面向智慧课堂教师教学模式的频繁序列挖掘算法和聚类分析方法,通过教学视频案例的分析验证,发现针对某一具体学科聚类分析得到的优秀教师结果簇与实际教学中的优秀教师表现出较强的一致性,且各学科的智慧课堂教学模式呈现不同的发展特点。该方法对提高课堂教学质量和促进教师专业能力提升具有重要的实践探索意义,为"互联网+"时代下建立教师新型的评价方式提供新思路和新方法。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、问题提出
二、相关研究基础
    (一)教育数据挖掘方法的相关研究
    (二)教育数据挖掘应用的相关研究
三、智慧课堂教师教学行为分析方法
    (一)智慧课堂教师教学行为数据采集与处理
    (二)智慧课堂教师行为分析挖掘方法
        1. 频繁序列挖掘关键算法与流程
            (1)数据采集与预处理方法
            (2)数据挖掘算法设计
        2. 基于教师教学活动数据的聚类分析实现
            (1)数据处理
            (2)算法设计
四、基于智慧课堂教师行为数据频繁序列挖掘和聚类分析的可视化实现
    (一)智慧课堂教学行为序列挖掘的可视化实现
        1. 频繁序列挖掘结果分析
        2. 频繁序列挖掘结果验证
    (二)智慧课堂教学活动数据聚类分析的可视化实现
        1.基于优化的K-Means算法的可视化分析
        2. 聚类结果的验证
五、结语



本文编号：4019746