發(fā)布時間：2020-10-02 07:48

　　 大數(shù)據(jù)時代的來臨,強(qiáng)有力的推動了人們工作、生活與思維方式的大變革。在教育領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)也推動著教育信息化的發(fā)展浪潮。伴隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,各類在線作業(yè)平臺受到了中小學(xué)生的歡迎,其個性化的學(xué)習(xí)結(jié)果呈現(xiàn)方式、豐富的學(xué)習(xí)資源既提高了學(xué)生學(xué)習(xí)的效果也減輕學(xué)生作業(yè)的負(fù)擔(dān),同時也產(chǎn)生了大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。通過收集學(xué)生學(xué)習(xí)中的各類行為、過程和結(jié)果數(shù)據(jù),借助大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過程和結(jié)果數(shù)據(jù)的挖掘與建模,診斷學(xué)生學(xué)習(xí)的質(zhì)量,構(gòu)建個性化教育環(huán)境,探究教育發(fā)展變化的規(guī)律,為教育的科學(xué)決策提供有力支撐。本文首先在查閱國內(nèi)外有關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對在線作業(yè)、作業(yè)結(jié)果與學(xué)習(xí)結(jié)果、知識點(diǎn)、學(xué)習(xí)質(zhì)量等核心概念進(jìn)行了界定。在對在線作業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀以及在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù)建模與學(xué)習(xí)質(zhì)量診斷有關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理的過程中,總結(jié)了當(dāng)前國內(nèi)外有關(guān)在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù)建模與學(xué)習(xí)質(zhì)量診斷研究的發(fā)展趨勢以及不足。借鑒數(shù)據(jù)挖掘的基本流程,以數(shù)據(jù)分析的層級為基礎(chǔ),確定了本研究中數(shù)據(jù)挖掘與采集的基本流程,需要采集的數(shù)據(jù)項(xiàng)以及數(shù)據(jù)分析目標(biāo)。基于xAPI技術(shù)搭建數(shù)據(jù)采集平臺,完成建模結(jié)果數(shù)據(jù)的采集并存儲至LRS庫中�；�于采集的學(xué)生在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù),以加涅的學(xué)習(xí)結(jié)果分類理論為指導(dǎo),運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)中的Apriori算法構(gòu)建了知識點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘模型,探究了影響學(xué)習(xí)質(zhì)量提升的不同知識點(diǎn)之間前后潛在的影響關(guān)系,并將知識點(diǎn)之間的相互影響關(guān)系進(jìn)行可視化表示。以布魯姆教育目標(biāo)分類理論、加涅學(xué)習(xí)結(jié)果分類理論為指導(dǎo),運(yùn)用“以用戶為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾算法”進(jìn)行學(xué)生在不同知識點(diǎn)得分結(jié)果數(shù)據(jù)建模,完成學(xué)生對不同知識點(diǎn)掌握水平的評價(jià),將評價(jià)結(jié)果以熱力圖的方式進(jìn)行可視化展示,實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量診斷的目標(biāo)。本文借助xAPI技術(shù)規(guī)范實(shí)現(xiàn)了學(xué)生在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù)的采集,把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的Apriori算法和“以用戶為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾算法”運(yùn)用在學(xué)生在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù)的挖掘與建模中,在對現(xiàn)有研究成果梳理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用建模的思想明確了影響學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量提升的各知識點(diǎn)間潛在的相互影響關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了知識點(diǎn)影響關(guān)系的可視化表示。完成了學(xué)習(xí)質(zhì)量過程與結(jié)果的綜合診斷與評價(jià),實(shí)現(xiàn)了學(xué)生在不同知識點(diǎn)學(xué)習(xí)水平的過程性評價(jià),進(jìn)一步豐富了在線作業(yè)結(jié)果數(shù)據(jù)建模的研究視角。
【學(xué)位單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;G434
【部分圖文】：

7路，本論文的結(jié)構(gòu)框架如下所述：介紹本文的研究背景，提出本文的研究問題，闡述本文方法，以及論文的組織結(jié)構(gòu)。有研究成果，界定本研究涉及的相關(guān)概念，敘述本研究研究的數(shù)據(jù)采集與分析流程。依據(jù)建模與數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)采集項(xiàng)。借鑒已有的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，選擇并搭建數(shù)期建模與數(shù)據(jù)分析提供原始數(shù)據(jù)支持，并根據(jù)數(shù)據(jù)分學(xué)生在線作業(yè)知識點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘模型構(gòu)建原則

認(rèn)知結(jié)構(gòu)理論中可以看出，借鑒學(xué)習(xí)者已有的知識和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，挖掘新舊知有效關(guān)聯(lián)，形成有效的知識網(wǎng)絡(luò)，并內(nèi)化為學(xué)習(xí)者有效的認(rèn)知結(jié)構(gòu)，對于學(xué)習(xí)知識認(rèn)知過程具有重要作用。同時充分的了解和定位學(xué)生的學(xué)習(xí)起點(diǎn)，通過各先把握學(xué)習(xí)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)和知識狀況，可以有效地保障學(xué)生在學(xué)習(xí)新知識時與頭知結(jié)構(gòu)建立起練習(xí)，提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).數(shù)據(jù)挖掘的定義據(jù)挖掘（DATA MINING)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。理解為從大量的含有噪聲數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)可接受、可理解、可應(yīng)用、潛在知識則)的過程[118]。也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KNOWLEDGE DISCOVER IN DATA[119]。數(shù)據(jù)挖掘獲得的知識是相對的，具有一定的約束條件，在特定領(lǐng)域具有用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)己經(jīng)在多個領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)��?shù)據(jù)

DIKW 體系基于對數(shù)據(jù)、信息、知識進(jìn)行對比分析可以得出，數(shù)據(jù)挖的轉(zhuǎn)化之后知識的主要內(nèi)涵：知識來源于信息，但又不是信息的子集 后，關(guān)聯(lián)了具體情境的、可以指導(dǎo) 如何 行動的信息。在當(dāng)今海時代下，知識起到去偽存真、去粗存精的作用。知識使信息變得有用環(huán)境中，對于特定接收者解決 如何 開展工作的問題，需要借助 基的思維模式，通過數(shù)據(jù)提升問題解決的方式方法。據(jù)挖掘的過程識的發(fā)現(xiàn)過程來看，知識發(fā)現(xiàn)是實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過實(shí)現(xiàn)從大量數(shù)據(jù)中抽取和挖掘知識的過程。因此，從知識發(fā)現(xiàn)的過程認(rèn)為是知識發(fā)現(xiàn)過程的一個特定步驟。具體有如下流程。問題理解和定義。數(shù)據(jù)挖掘是為了從大量有噪聲的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有價(jià)值現(xiàn)何種有價(jià)值的知識就成為整個挖掘過程中定義的第一個環(huán)節(jié)。在這確數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，定義挖掘的業(yè)務(wù)，確定挖掘的目標(biāo)，以及挖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2832125