【摘 要】
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传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为,导致在面向试题的难度预测中,存在准确率低的问题。针对上述问题,开展面向高校智慧教育的大
【基金项目】
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陕西省社科基金项目(2017R011)~~
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传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为,导致在面向试题的难度预测中,存在准确率低的问题。针对上述问题,开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作,给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台,利用Hadoop技术对智慧教育资源进行分析与处理,采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚,获取学生学习行为的隐性和显性行为,评估教育质量,预测学生日后学习表现,建立学生认知模型与可视化图表,把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据,预测英语阅读试题难度。测试结果表明,试题难度评估预测性能较好。
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