基于远程教育系统的选课数据分析

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近年来,随着互联网的高速发展,远程教育已经成为现代教育技术主流的发展方向。但是当前的远程教育普遍存在教学模式单一,教学资源简单堆积,智能化程度低等问题,课程设置还处于将老师的教学机械的挪到网上,至于那些留在数据库里的海量的选课数据以及那些隐藏在大量选课数据背后的有用信息,都没有得到充分的利用,这些数据包含了学生选课的各种因素的影响、相互作用的宝贵信息。数据挖掘技术在诸如金融,电子商务领域已经得到了较为广泛的应用与实践,主要优势表现在其对大数据量业务数据的分析与应用中,但是在教育领域中,数据挖掘技术的应用与实践还不是很深入。本论文通过对数据挖掘中各种挖掘技术特点的研究与比较,提出运用关联规则挖掘选课数据,在分析了远程教育选课数据特点后,提出了基于选课数据特点的Apriori算法的改进算法,把整个选课数据映射到一张bitmap表中,在生成频繁项集的时候不需要反复扫描数据库,提高了算法的时间性能,并有利于多维关联规则分析.在上述研究的基础上,设计和开发了选课数据挖掘系统,并在单维关联规则挖掘的基础上,进行了多维关联规则挖掘,从海量的选课数据中提取出了隐藏于其中的有用信息,发现学生的某些属性和选课之间的关联性,找出学生选课的规律,达到了预期设计的目的,为远程教育系统中学生选课和教师课程设置提供了指导。在本文的最后,对本文相关的课题所做的工作进行了归纳与总结,对数据挖掘在教育信息化这一领域的应用前景进行了分析与展望。
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