本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡日志的高校學生成績預測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：教育數(shù)據(jù)挖掘(Educational Data Mining,簡稱EDM)技術(shù)是一個涉及到計算機技術(shù)、教育學和統(tǒng)計學等多學科的交叉研究領(lǐng)域,是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的擴展和應用。如今,伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)在教育環(huán)境中的快速普及,教育相關(guān)數(shù)據(jù)的收集變得越來越高效,EDM研究也越來越受到教育研究者的重視。學生成績預測是最早也是最流行的EDM應用之一,具有較高的實用價值和一定的學術(shù)研究意義�，F(xiàn)有的關(guān)于成績預測研究的數(shù)據(jù)大多來自于專門的數(shù)字化教學軟件和智能教學系統(tǒng)等,研究成果具有較強的針對性,但僅適用于分析特定系統(tǒng),缺乏通用性。為了能夠得出較為普遍的成績預測模型,本文使用學生的日常上網(wǎng)數(shù)據(jù)預測學生學術(shù)表現(xiàn)。通過研究證實,使用學生日常上網(wǎng)數(shù)據(jù)可以對學生《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程的成績進行預測,有一定的實際應用價值。本文所做工作主要包括以下幾部分內(nèi)容:1、分析當前有關(guān)EDM研究的研究現(xiàn)狀,介紹課題的研究背景和主要研究內(nèi)容。在研究開始之前,本文對相關(guān)的基礎知識進行講解,如數(shù)據(jù)挖掘的定義與原理等背景知識、EDM研究特點與EDM在國內(nèi)外的教育實踐、機器學習的定義、樸素貝葉斯分類法和邏輯回歸分類法的基本原理等。2、對學生上網(wǎng)記錄的原始數(shù)據(jù)集進行了預處理。對研究所用到的數(shù)據(jù)進行了介紹,包括對數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)特點等的介紹。在EDM建立模型之前,數(shù)據(jù)預處理工作是最重要的環(huán)節(jié)之一,該階段的質(zhì)量對整個EDM項目的成果好壞起到關(guān)鍵的作用,本文將詳細介紹數(shù)據(jù)預處理的過程。3、提出使用學生日常上網(wǎng)日志數(shù)據(jù)預測學生學術(shù)表現(xiàn)的方法。通過實驗,使用樸素貝葉斯分類法和邏輯回歸分類算法在六種不同數(shù)據(jù)集上建立預測模型預測學生《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程成績是否合格,對預測結(jié)果進行評估和對比,并介紹該方法在實際系統(tǒng)中的應用。4、得出使用學生日常上網(wǎng)數(shù)據(jù)預測學術(shù)表現(xiàn)可行的結(jié)論,分析研究中的不足并提出相應的改進方法,展望今后的相關(guān)工作。本文證實了學生日常上網(wǎng)行為與學術(shù)表現(xiàn)是有一定關(guān)聯(lián)的。使用上網(wǎng)數(shù)據(jù)可以成功識別出成績不合格學生中65%以上的學生,同時對成績合格學生的識別成功率達到88%,研究發(fā)現(xiàn)瀏覽更多在線視頻和更少技術(shù)類網(wǎng)站的學生更有可能在《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程中成績不合格。研究方法應用到實際系統(tǒng)可以幫助教師及早幫助學業(yè)困難的學生,提高學生成績,有比較好的實用價值。
【關(guān)鍵詞】：教育數(shù)據(jù)挖掘 學術(shù)表現(xiàn) 成績預測 樸素貝葉斯 網(wǎng)絡日志
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G642.4;TP311.13
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景8
• 1.2 教育數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容10-11
• 1.4 本文的工作及論文結(jié)構(gòu)11-12
• 2 教育數(shù)據(jù)挖掘概述12-18
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理及基本步驟12-14
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義及原理12-13
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟13-14
• 2.2 教育數(shù)據(jù)挖掘的特點14-17
• 2.2.1 教育數(shù)據(jù)挖掘的過程16
• 2.2.2 教育數(shù)據(jù)挖掘在國內(nèi)外的教育實踐16-17
• 2.3 本章小結(jié)17-18
• 3 機器學習算法18-25
• 3.1 貝葉斯分類器19-21
• 3.1.1 貝葉斯定理19
• 3.1.2 樸素貝葉斯分類法19-21
• 3.2 邏輯回歸算法21-23
• 3.2.1 邏輯回歸模型21-22
• 3.2.2 基于最優(yōu)化方法的最佳回歸系數(shù)確定22-23
• 3.3 本章小結(jié)23-25
• 4 數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)預處理25-40
• 4.1 數(shù)據(jù)來源25-26
• 4.1.1 網(wǎng)絡日志25-26
• 4.1.2 學生成績數(shù)據(jù)26
• 4.2 數(shù)據(jù)預處理26-34
• 4.2.1 網(wǎng)址分類與頻次統(tǒng)計27-30
• 4.2.2 視頻時間統(tǒng)計30-33
• 4.2.3 成績處理33-34
• 4.3 特征選取34-39
• 4.3.1 上網(wǎng)頻次特征的選取37
• 4.3.2 視頻時間與成績特征37-38
• 4.3.3 數(shù)據(jù)的正態(tài)轉(zhuǎn)換38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 5 一個基于數(shù)據(jù)挖掘的成績預測模型的構(gòu)建與軟件實現(xiàn)40-57
• 5.1 特征組合40
• 5.2 交叉驗證40-41
• 5.3 模型評估41-44
• 5.3.1 邏輯回歸預測結(jié)果42-43
• 5.3.2 樸素貝葉斯分類器預測表現(xiàn)43
• 5.3.3 模型對比與評估43-44
• 5.4 軟件實現(xiàn)44-56
• 5.4.1 系統(tǒng)概述44
• 5.4.2 系統(tǒng)功能模塊的設計44-45
• 5.4.3 系統(tǒng)運行環(huán)境45-46
• 5.4.4 系統(tǒng)設計46-48
• 5.4.5 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的設計48-52
• 5.4.6 網(wǎng)絡日志分析系統(tǒng)主要界面設計52-54
• 5.4.7 成績預測系統(tǒng)主要界面設計54-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 6 總結(jié)與展望57-58
• 6.1 本文工作總結(jié)57
• 6.2 后續(xù)的工作及展望57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-63
• 附錄 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文目錄63

【相似文獻】

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本文編號：298371