网络教学平台学生学习行为聚类分析

随着数字化学习系统的使用和流行,学生在与系统交互的过程中产生了大量的原始数据。因此,数据挖掘技术可以用来从这些数据中提取出有用的信息以改进高等教育机构的管理、教学和研究效率。例如将聚类算法、决策树和关联规则方法应用到高等教育过程中,可以帮助改进学生的学习表现、辅助选择课程和学校补助基金的最优化管理等等。本文以江南大学网络教学平台为例,采用数据挖掘技术,根据学生的相似特性对学生进行聚类分析,以分析对课程成绩影响的各种因素。另外,还对学生在课程讨论区的活跃程度进行了社会网络分析。