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數據挖掘技術在測試信息分析中的應用

發(fā)布時間:2017-08-26 07:03

  本文關鍵詞:數據挖掘技術在測試信息分析中的應用


  更多相關文章: 測試信息 數據挖掘 試題分析 學習者分析 SPSS Clementine


【摘要】: 測試信息中蘊含著大量的教育過程信息,運用數據挖掘技術分析測試信息能夠將隱含于其中的教育過程信息明晰化。論文運用數據挖掘的方法,通過SPSSClementine數據挖掘工具對高中測試試題信息進行了分析,旨在分別對學習者與教師給予個性化指導與幫助。 在學習者維度,從學習者測試試題答題情況入手,根據學習者答題情況在其存在學習障礙的試題上進行練習推薦,幫助學習者掌握知識點、達到教學目標。在教師維度,通過測試數據的分析幫助其從無序的測試數據中得到試卷、試題和學習者的信息與情況,為教師教學的改進提供有效的反饋信息。具體地說,筆者運用數據挖掘技術對測試信息的分析主要包括以下三個方面: 一是對學習者進行試題推薦。通過對學習者試題答題數據的關聯(lián)規(guī)則挖掘得到的試題間相關性,運用試題相關性分析對學習者進行個性化的試題推薦:根據學習者答錯的試題進行同類型試題的推薦;根據試題間的關聯(lián)規(guī)則對學習者可能出錯的試題進行推薦。通過對學習者的個別化試題推薦幫助學習者更好地掌握知識單元、達到學習目標。 二是根據試題的關聯(lián)規(guī)則分析,輔助教師進行試題、試卷分析。通過關聯(lián)規(guī)則挖掘得到的試題關聯(lián)規(guī)則,可以得知學習者是由于哪些知識點或試題存在學習障礙而導致某個測試知識點或試題的學習失敗,并且可以將試題的關聯(lián)規(guī)則作為教師組卷的參考。 三是輔助教師進行學習者-試題分析。以學習者的試題答題數據為依據對學習者進行聚類分析,使得答題情況相近的學習者聚為一類。之后對每一個聚類的學習者進行S-P表分析,使得教師對于學習者和試題的情況既有整體的了解,也能夠進行個別分析,輔助教師對存在異質性的學習者或試題進行分析。
【關鍵詞】:測試信息 數據挖掘 試題分析 學習者分析 SPSS Clementine
【學位授予單位】:華東師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2010
【分類號】:G40-05
【目錄】:
  • 論文摘要6-7
  • ABSTRACT7-9
  • 目錄9-11
  • 圖表目錄11-13
  • 第1章 緒論13-17
  • 1.1 研究背景13-14
  • 1.2 研究內容14-15
  • 1.3 研究意義15-16
  • 1.4 論文結構16-17
  • 第2章 數據挖掘與測試信息分析17-31
  • 2.1 概念界定17-18
  • 2.1.1 數據挖掘17-18
  • 2.1.2 測試信息分析18
  • 2.2 測試信息分析中的方法18-24
  • 2.2.1 關聯(lián)規(guī)則法18-22
  • 2.2.2 聚類分析法22-23
  • 2.2.3 S-P表分析法23-24
  • 2.3 數據挖掘工具24-31
  • 2.3.1 數據挖掘工具分類25
  • 2.3.2 影響數據挖掘工具選擇的因素25
  • 2.3.3 常用數據挖掘工具及其特性25-26
  • 2.3.4 SPSS Clementine簡介26-31
  • 第3章 數據挖掘的學習指導應用31-58
  • 3.1 挖掘數據的格式化處理31-37
  • 3.1.1 試題認知分類字段33-36
  • 3.1.2 試題所考察的知識點序號字段36-37
  • 3.1.3 試題序號字段37
  • 3.2 數據來源與數據預處理37-40
  • 3.2.1 數據來源37-39
  • 3.2.2 數據預處理39-40
  • 3.3 試題的關聯(lián)規(guī)則挖掘40-50
  • 3.3.1 導入試題數據40-42
  • 3.3.2 試題關聯(lián)規(guī)則挖掘過程42-47
  • 3.3.3 試題相關性分析結果47-50
  • 3.4 學習者的試題推薦50-58
  • 3.4.1 試題庫的組建50-52
  • 3.4.2 學習者出錯試題的同類練習推薦52-55
  • 3.4.3 學習者可能出錯的試題推薦55-58
  • 第4章 數據挖掘的教學分析應用58-70
  • 4.1 試題信息分析58-61
  • 4.1.1 前障知識分析58-60
  • 4.1.2 指導教師組卷60-61
  • 4.2 學習者-試題特質分析61-70
  • 4.2.1 學習者-試題特質分析過程61-64
  • 4.2.2 學習者-試題特質結果分析64-70
  • 第5章 總結與展望70-72
  • 5.1 研究總結70
  • 5.2 研究展望70-72
  • 附錄72-75
  • 參考文獻75-78
  • 后記(致謝)78-79

【引證文獻】

中國期刊全文數據庫 前1條

1 趙文文;宮廷;;基于MATLAB語言的S-P表算法實現[J];考試周刊;2011年57期

中國碩士學位論文全文數據庫 前2條

1 公建偉;S—P表在教育測試信息分析中的應用[D];華東師范大學;2011年

2 羅慧娟;數據挖掘在英語在線學習平臺中的應用[D];華東師范大學;2011年

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本文編號:740341

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