數據挖掘在現代遠程教育中的應用論文
【摘要】新時(shí)期背景下，現代遠程教育成為新興教育手段與方式，而在開(kāi)展遠程教育過(guò)程中，更好地為學(xué)生提供更為個(gè)性化的服務(wù)，構建較強針對性的課程教學(xué)資源，也隨之成為遠程教育工作的研究重點(diǎn)�；诖�，文章將現代遠程教育作為研究重點(diǎn)，闡述了數據挖掘技術(shù)在其中的應用，以期為更多人提供遠程教育的支持服務(wù)。
【關(guān)鍵詞】數據挖掘技術(shù);現代遠程教育;應用
一、數據挖掘概述
1、數據挖掘過(guò)程。首先需要明確被挖掘數據的主要來(lái)源，其次要有效地處理原數據，進(jìn)而詳細地了解數據采集、預處理以及發(fā)現之間存在的關(guān)系，再次要構建相應的模型，最后對模型進(jìn)行改進(jìn)并應用于實(shí)踐過(guò)程中[1]。2、數據挖掘方法。第一，關(guān)聯(lián)分析。這種挖掘方法的目的就是為挖掘數據之前存在的潛在聯(lián)系，并了解關(guān)聯(lián)規則。第二，序列模式分析。對數據之間的前后關(guān)系與因果關(guān)系進(jìn)行分析，在實(shí)踐數據當中找出內部事務(wù)的模式。而學(xué)習活動(dòng)序列模式對問(wèn)題的挖掘主要是因為數據源與挖掘模式具有一定的特殊性，仍存在諸多問(wèn)題解決。第三，分類(lèi)與聚類(lèi)分析。輸入集主要是記錄集合與集中標記�，F階段，已經(jīng)有諸多分析模型被應用于實(shí)踐當中，最經(jīng)典的就是線(xiàn)性回歸與決策樹(shù)等模型。而聚類(lèi)分析方法與分類(lèi)分析的規則存在一定的差異。其中的輸入集就是沒(méi)有標定的記錄，即輸入次數記錄并未進(jìn)行分類(lèi)。主要的目的就是按照特定規則，對記錄幾何進(jìn)行劃分，同時(shí)利用顯示與隱式方式對不同類(lèi)別進(jìn)行描述，而且當前已經(jīng)研發(fā)出多種聚類(lèi)分析的工具。
二、數據挖掘技術(shù)在現代遠程教育中的具體應用
2.1數據挖掘技術(shù)在學(xué)習者個(gè)性化服務(wù)中的具體應用
為了更好地提供遠程教育個(gè)性化服務(wù)，最重要的就是分析并處理學(xué)習個(gè)體數據之間存在的差異。其中，針對參與學(xué)習個(gè)體情況予以分類(lèi)和安排，以保證教學(xué)內容與進(jìn)程的合理性。同時(shí)，在學(xué)習過(guò)程中，知識所表示的內容應當充分考慮學(xué)習者個(gè)性化要求展開(kāi)深入地了解，為其提供具有針對性的學(xué)習形式[2]。在此基礎上，應全面評價(jià)并反饋各階段的學(xué)習效果。在此過(guò)程中，需要對學(xué)生注冊信息進(jìn)行全面核實(shí)，同時(shí)還應當注重學(xué)生行為信息與課件庫等多種數據源。通過(guò)對數據挖掘基本方法的運用，在綜合考慮學(xué)生興趣愛(ài)好以及個(gè)人情況的基礎上，合理地劃分學(xué)生的種類(lèi)，進(jìn)而為學(xué)生推薦相關(guān)性的課程與知識點(diǎn)，或者是有價(jià)值的學(xué)習資源，以保證在學(xué)生實(shí)際學(xué)習的過(guò)程中充分運用分類(lèi)分析與聚類(lèi)分析的方式進(jìn)行調整，同時(shí)向類(lèi)型不同的學(xué)生傳送相對應的學(xué)習內容。另外，針對學(xué)生問(wèn)題與測試成績(jì)挖掘相互關(guān)聯(lián)的基本規則，為學(xué)生提出所沒(méi)有理解和掌握的知識內容，并給予有參考價(jià)值的學(xué)習建議，進(jìn)而為其提供尚未掌握學(xué)習內容的資料，在短時(shí)間內促使學(xué)生掌握。通過(guò)對數據挖掘技術(shù)的運用，確保遠程教育可以充分結合學(xué)生具體狀況安排教學(xué)內容，實(shí)現了遠程教育作用與效率的全面提升，同時(shí)也促進(jìn)了高等教育的終身化發(fā)展。
2.2數據挖掘技術(shù)在教學(xué)資源建設中的具體應用
對于教學(xué)資源建設來(lái)說(shuō)，將遠程教育平臺數據庫當作最主要的數據源，同時(shí)，學(xué)習者網(wǎng)上學(xué)習的行為也被當作不可缺少的數據源，以保證更好地找出學(xué)習者關(guān)注程度和教學(xué)資源建設之間存在的聯(lián)系，積極構建模型，進(jìn)而對教學(xué)資源建設計劃予以有效地調整，進(jìn)一步增強教學(xué)資源自身質(zhì)量。以某學(xué)校直屬學(xué)院為例，對15級網(wǎng)絡(luò )工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習的時(shí)間進(jìn)行收集并當作數據源，在本學(xué)期期間，有七門(mén)課程供學(xué)生進(jìn)行學(xué)習。其中，圖一代表不同課程學(xué)生上網(wǎng)的時(shí)間分布：根據圖一內容可以了解到，課程二、四備受學(xué)生關(guān)注與認可。經(jīng)分析與研究以后可以發(fā)現，兩門(mén)課程資源當中的案例和分析比重較大，所以，對學(xué)生的吸引力較大[3]。
綜上所述，將學(xué)生所反饋的信息有效地提取出來(lái)，構建數據模型，有機組合信息碎片形成更具價(jià)值的信息內容，因此，數據挖掘對遠程教育的發(fā)展具有重要的作用和現實(shí)意義。而遠程教育教學(xué)活動(dòng)同樣也是整體，教學(xué)環(huán)節之間存在一定的聯(lián)系，這也決定其具有個(gè)性化的特征。對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理地應用，可以進(jìn)一步完善遠程教育。
作者:馬英英 單位:湖南信息學(xué)院
參考文獻
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