本文首先介紹了數字化學習環(huán)境和在線學習行為的概念與特征,接著分析數字化學習環(huán)境下學生在線學習行為的影響因素,提出運用k-means和分類關聯(lián)規(guī)則方法對某市廣播電視大學在線學習平臺行為數據進行挖掘,發(fā)現(xiàn)影響學習效果的關鍵因素,在此基礎上構建了對數字化學習環(huán)境下學生在線學習行為分析模型。 

【文章來源】：數字技術與應用. 2020,38(11)

【文章頁數】：3 頁

【部分圖文】：

學習者基本信息

運用分類關聯(lián)規(guī)則算法(CAR-Apriori)對采集到的數據進行挖掘,發(fā)現(xiàn)行為數據和成績之間的關聯(lián)關系,找出影響學習效果的關鍵因素。設置最小支持度m i n s u p為1 0%,最小置信度minconf70%,CAR-Apriori挖掘算法如下:2.3.4 構建數字化學習環(huán)境下學生在線學習行為分析模型

本文在分析數字化學習環(huán)境下學生在線學習行為特征的基礎上,提出了運用數據挖掘方法找出影響學習效果,即學習成績的關鍵因素,構建出“數字化學習環(huán)境下學生在線學習行為分析模型”,為老師和教學管理人員進行學習干預,提高學生在線學習效果提供了參考。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于過程數據及分析的在線學習路徑研究:規(guī)律與規(guī)劃[J]. 崔萌,穆肅,黃曉地.  開放教育研究. 2020(03)
[2]基于數據挖掘的學習者在線學習行為分析模型構建[J]. 卓榮慶,柏忠賢.  計算機產品與流通. 2019(03)

碩士論文
[1]在線學習環(huán)境下學習者特征模型研究[D]. 張杜娟.華中師范大學 2018
[2]大數據環(huán)境下在線學習行為分析模型研究[D]. 李陽.哈爾濱理工大學 2017



本文編號：3117561