论文题目: 数据挖掘在个性化网络教学平台中的应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 计算机应用
作者: 杨鸿宾
导师: 王陆
关键词: 数据挖掘,学生模型,知识表示,个性化教学,教育技术,数据仓库
文献来源: 首都师范大学
发表年度: 2005
论文摘要: 追求教育的个性化,说到底是一种对人的尊重。由于教育对象存在着极大的差异性,主要体现在:个人学习目标的不同、学习能力的不同、认知风格的不同。这就决定了教育必定是一种个性化的教育,网络教学平台也必须是一种适应个别化学习需求的个性化教学手段。然而在当前的许多网络教学平台不同程度的存在着教学方法单一,教学双方互动性差等问题,现有的基于Web的教学平台并不能很好的解决个别化学习之需求,所以也就无法对学习者实施个性化的学习服务。如何更多地了解学生的信息,并将这种信息转变成“知识”,从而更好地为学生提供高质量的个性化服务,保持和发展高价值的学习,已经成为教育研究者的一个紧迫的课题。 新兴的数据挖掘技术能够从海量的数据中发现一些未知的、有价值的规律,无疑为提供个性化的教育服务提供了强有力的支持。本文将在企业应用中较为成熟的客户关系管理(CRM)的概念引入个性化网络教学中,在系统结构层和实施层上体现“以学生为中心”的思想,阐述了基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台的基本构架,对网络教学系统中实施学生关怀提出了设计模型方案,在已有研究的基础上对学生聚类模型、知识点序列模型、教学策略评价模型重点进行了研究探讨,提出了数据挖掘在网络教学平台中的实际应用,使网络教学系统的资源根据学生的特征和需求来配置,以求达到教学相长的效果。 论文主要分为五个部分: 第一部分,介绍了论文的研究背景、研究意义及相关研究工作。 第二部分,介绍基于数据仓库的数据挖掘技术的概念、特点、分类、模型、算法等,重点介绍与作者研究工作相关内容。 第三部分,分析了个性化网络教学平台的核心思想与相关技术问题。 第四部分,详细介绍了基于数据挖掘的个性化教学平台设计,通过对模型的分析,确定了适合个性化网络教学平台的各功能模块设计 第五部分,详细阐述个性化网络教学平台中三个重要数据挖掘模型的设计。
论文目录:
第1章 绪论
1．1 研究背景
1．2 本文的意义
1．3 本文研究基础工作
1．4 本文的结构
第2章 数据挖掘、数据仓库等相关文献综述
2．1 数据挖掘理论综述
2．1．1 数据挖掘概念
2．1．2 数据挖掘与传统分析方法的区别
2．1．3 数据挖掘的特点
2．1．4 描述型数据挖掘
2．1．4．1 统计和可视化
2．1．4．2 聚集(分群)
2．1．4．3 关联分析
2．1．5 预言型数据挖掘
2．1．5．1 分类(Classification)
2．1．5．2 时间序列(Time series)
2．1．6 数据挖掘模型的建立和算法选择
2．1．7 数据挖掘的流程
2．1．7．1 确定业务对象
2．1．7．2 知识挖掘
2．1．8 数据挖掘所面临的挑战
2．1．9 数据仓库概念
2．1．10 数据仓库的组成
2．1．11 数据挖掘库
2．1．12 数据仓库与事务数据库
2．2 数据挖掘的应用现状
2．2．1 教育领域的数据挖掘
第3章 个性化网络教学平台理论依据
3．1 个性化学习相关理论
3．1．1 CRM思想的引入
3．2 个性化网络教学平台中的焦点问题
3．2．1 个性化的网络教学平台模型
3．2．1．1 数据收集与预处理模块
3．2．1．2 个性化分析中心
3．2．1．3 信息调度
3．2．1．4 各子系统的工作协调
第4章 基于数据挖掘的个性化网络教学平台设计
4．1 基于数据挖掘的个性化网络教学系统模型
4．1．1 系统实现模型
4．1．2 决策支持系统的功能设计
4．2 数据仓库建模
4．2．1 开发模型
4．2．2 以学生为中心的(Student-centric)数据仓库
4．2．3 数据仓库的组成和表群划分
4．2．4 数据粒度(Granularity)划分
4．2．5 以学生为中心的数据整合—ODS(Operational Data Store)的设计与实现
4．2．6 技术实现架构
第5章 个性化网络教学平台中数据挖掘的应用
5．1 数据挖掘的数据流分析
5．2 数据挖掘的数据源对象分类
5．3 数据挖掘系统指标体系
5．3．1 维度说明
5．3．2 指标描述
5．4 数据挖掘模型的应用分析
5．4．1 学生聚类模型
5．4．2 知识点序列模型
5．4．3 教学策略评价模型
结束语
附录
参考文献
致谢
声明
发布时间: 2005-07-07
参考文献
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