数据挖掘方法在网络学习行为研究中的应用
随着网络在线教育的普及,网络教学过程中产生了大量数据资源.在对数据挖掘理论和技术研究的基础上,利用SPSS Clementine工具并分别采用关联分析、聚类分析和决策树分析三种数据挖掘方法,对网络教学平台学习者的学习行为数据进行挖掘分析,探究网络学习行为与学习效果的关联、不同类型学习群体的学习特征、网络学习行为规律,最后分析总结了研究网络学习行为对于促进高效网络学习、优化网络教学策略、辅助网络教学决策方面的现实意义.
数据挖掘、网络学习行为、关联分析、聚类分析、决策树分析
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G642(高等教育)
浙江省教育科学规划课题"基于数据挖掘的SPOC网络学习行为分析与应用研究";全国教育信息技术研究"十二五"规划专项课题"基于全过程学习数据分析的智慧课堂构建与实践研究"
2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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