基于数据挖掘的网络教育学习成绩细分预测的研究与实现——以本科成人学位英语考试为例
本文关键词：基于数据挖掘的网络教育学习成绩细分预测的研究与实现——以本科成人学位英语考试为例
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【摘要】：当前,各类网络教育管理和学习系统日渐完善,网络学习形成性评价系统正在促使网上学习行为的真实发生。学生通过网上学习,在各类管理和学习系统中产生了许多有用的信息和数据。以SPSS的Clementine 12.0为实验环境,通过对网络学历教育本科学生英语相关课程成绩及学习信息的分析,实现了对成人学位英语考试成绩的细分预测。首先,运用数据聚类的K-means算法,对已有学生学位英语考试的成绩确定了较为具体的分数分布区间;然后,采用数据分类中的C5.0算法,以该分数区间为预测目标,构建了成绩的细分预测规则;最后,实现了成人学位英语考试的成绩细分预测系统。对成绩预测相关变量的重要性进行了分析,提出了提高网络教育本科学生英语学习水平和成人学位英语考试成绩的相应策略。
【作者单位】： 江南大学信息化研究中心;江南大学人文学院;
【关键词】： 网络教育 数据挖掘 成人学位英语 细分预测规则 细分预测系统
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“信息技术与教学融合创新多维研究”(项目编号:2015JDZD08)的研究成果
【分类号】：G434;H319
【正文快照】： 随着大数据时代的到来,数据挖掘技术越来越多地被运用到各行各业中,以实现对行业未来的各类预测,并作为实现行业优化决策的依据。教育大数据和教育数据挖掘在互联网、教育云计算、移动设备、人工智能等技术的高速发展下,迅速成为教育领域的热门话题。我国从1999年开展现代远程
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