現(xiàn)階段關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法大部分依靠學生課程的最終成績挖掘課程間的關(guān)聯(lián),而很少挖掘課程內(nèi)部知識點間的知識關(guān)聯(lián),以及不同課程中知識點間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。針對這一問題,從學生試卷中知識點的得分情況分析,挖掘知識點間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,同時結(jié)合知識點間固有的包含關(guān)系和前驅(qū)關(guān)系,使用neo4j圖數(shù)據(jù)庫進行可視化,根據(jù)可視化的結(jié)果,對學生進行指引和預警。在挖掘知識點間關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程中,針對學生成績中知識點得分數(shù)據(jù)十分密集知識點間關(guān)聯(lián)復雜的特點,導致挖掘時間開銷過大,生成規(guī)則數(shù)量過多的問題,分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中已有的寬度優(yōu)先改進算法和DHP算法在時間和空間效率的不足,提出了基于hash函數(shù)的改進算法。同時在已有的評價指標的基礎上,提出了一種新的匹配度評價指標,避免了生成規(guī)則數(shù)量過多的問題。然后,將改進算法和新匹配度評價指標在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證。結(jié)果表明,改進的算法能有效減少時間開銷而評價指標能有效減少生成關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)量。使用該改進算法對我校12-16年計算機專業(yè)學生考試成績中知識點的得分情況進行數(shù)據(jù)挖掘,挖掘出知識點間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,同時結(jié)合已有的知識點間的前驅(qū)關(guān)系和包含關(guān)系,篩選出有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則,幫助學生更好地...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1教育學數(shù)據(jù)挖掘年度趨勢（截取自知網(wǎng)）

得分情況更能精確地反映學生的學習情況，將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用在學生課程“知識點”級的挖掘研究,并將其結(jié)果與學生學習狀態(tài)，知識點難易程度，學生階段性評價和終結(jié)性評價聯(lián)系起來，能精準了解高校學生的學習情況，從而為高校老師在為高校學生的學習規(guī)劃、資源推薦上提供幫助[5]。在實際中，“一切為....

圖1-2教育學數(shù)據(jù)挖掘年度趨勢（截取自WebofScience）

華中科技大學碩士學位論文具體表現(xiàn)為從2001的11篇，增長到2005年的131篇，在到2016的765篇，最后預估2019年會有1079篇文章，反映了數(shù)據(jù)挖掘在教育學研究在我國的持續(xù)發(fā)展。隨著對研究對象的逐步深化，教育學大數(shù)據(jù)....

圖1-3知識點圖譜構(gòu)建過程圖

首先從教育學數(shù)據(jù)挖掘領域出發(fā)，介紹了該領域的研究背景，意義以及未來展趨勢，針對研究對象細粒度不夠的問題，提出了一種解決方法，構(gòu)建專業(yè)課識點的圖譜。重點介紹了知識點間的三種關(guān)系，前驅(qū)關(guān)系，聚合關(guān)系和關(guān)聯(lián)下來，選取特定數(shù)據(jù)集構(gòu)建知識點圖譜中知識點的前驅(qū)關(guān)系和聚合關(guān)系。在構(gòu)建專業(yè)課程知....

圖2-1典型語義網(wǎng)絡是

教育學數(shù)據(jù)挖掘領域很容易出現(xiàn)知識過載和信息就是在檢索資源的時候，同一關(guān)鍵字下包含海量資源，從而導致些海量資源中篩選出檢索者需要的資源以及資源的學習順序，針對這些問題，提出了一種的解決方法，構(gòu)建專業(yè)課程知識點譜中專業(yè)課程知識點間的前驅(qū)關(guān)系，包含關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系，據(jù)支持和理論支撐.。....

本文編號：3958552