隨著信息技術(shù)的提高,各行各業(yè)得到迅猛發(fā)展,但是教育行業(yè)在信息化的進(jìn)程中比較滯后,大部分依然沿襲過去的教育范式,教師依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)學(xué)生進(jìn)行判斷和教學(xué)決策,如同盲人摸象。對(duì)于教學(xué)質(zhì)量?jī)?yōu)劣的評(píng)估,也是僅憑學(xué)生考試結(jié)果的好壞或?qū)處熢u(píng)價(jià)的高低來進(jìn)行簡(jiǎn)單評(píng)估,數(shù)據(jù)收集過程繁瑣,這樣的評(píng)估缺乏系統(tǒng)性和全面性,在教育情形復(fù)雜的今天,其結(jié)果大多是既不實(shí)用,也不準(zhǔn)確。而今,大數(shù)據(jù)所隱含的價(jià)值讓其逐漸成為各行各業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn),大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)也日趨成熟,為教育迎來了最好的發(fā)展機(jī)遇,利用大數(shù)據(jù)全面服務(wù)教育,采用基于證據(jù)的教學(xué),讓學(xué)生更清楚自己的學(xué)習(xí)情況,讓教師可以適時(shí)地調(diào)整自己的教育方式,讓教育體系得到更合理的變革。本文研究設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法,是基于學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)成效的動(dòng)態(tài)化數(shù)據(jù)采集和智能分析,既保證了數(shù)據(jù)真實(shí)性,也實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)多維采集和多角度評(píng)估分析。其主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)監(jiān)測(cè)方法研究:從影響教學(xué)質(zhì)量的因素出發(fā),本文研究設(shè)計(jì)了基于區(qū)縣級(jí)和校級(jí)的監(jiān)測(cè)內(nèi)容,并依據(jù)監(jiān)測(cè)內(nèi)容,構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系。然后根據(jù)確定監(jiān)測(cè)內(nèi)容和指標(biāo)體系,確定監(jiān)測(cè)方法,研究設(shè)計(jì)用于數(shù)據(jù)采集的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)云平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 教學(xué)質(zhì)量評(píng)估研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 教育大數(shù)據(jù)與相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 教育大數(shù)據(jù)
    2.2 Hadoop簡(jiǎn)介
        2.2.1 Hive
        2.2.2 HDFS
        2.2.3 MapReduce
    2.3 Sqoop
    2.4 數(shù)據(jù)挖掘
        2.4.1 數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則
        2.4.2 頻繁項(xiàng)集
    2.5 聚類分析
    2.6 本章小結(jié)
3 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法研究
    3.1 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)基本概念
        3.1.1 教學(xué)質(zhì)量
        3.1.2 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)
        3.1.3 區(qū)縣教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)
    3.2 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)內(nèi)容
        3.2.1 監(jiān)測(cè)內(nèi)容
        3.2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建
    3.3 教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)方法
        3.3.1 監(jiān)測(cè)思路
        3.3.2 監(jiān)測(cè)平臺(tái)總體設(shè)計(jì)
        3.3.3 功能子平臺(tái)設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
4 教學(xué)質(zhì)量評(píng)估方法研究
    4.1 基于分布式統(tǒng)計(jì)分析的學(xué)業(yè)質(zhì)量評(píng)估方法
        4.1.1 基于分布式統(tǒng)計(jì)分析的算法設(shè)計(jì)
        4.1.2 基于常模指標(biāo)體系的分析過程
        4.1.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析
    4.2 基于分布式數(shù)據(jù)挖掘的教師教學(xué)過程評(píng)估方法
        4.2.1 數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則改進(jìn)算法
        4.2.2 教學(xué)過程評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)值計(jì)算
        4.2.3 基于分布式數(shù)據(jù)挖掘的算法設(shè)計(jì)
        4.2.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析
    4.3 基于分布式灰色聚類分析的學(xué)生學(xué)習(xí)行為評(píng)估方法
        4.3.1 基于分布式灰色聚類的算法設(shè)計(jì)
        4.3.2 基于局部灰色聚類的實(shí)現(xiàn)過程
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析
    4.4 基于主成分分析的學(xué)校管理質(zhì)量評(píng)估方法
        4.4.1 主成分分析方法概述
        4.4.2 基于主成分分析的實(shí)現(xiàn)過程
        4.4.3 模型在指標(biāo)體系中的應(yīng)用
    4.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        4.5.1 環(huán)境搭建
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士學(xué)位期間主要研究成果



本文編號(hào)：3750572