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基于时间序列模型与聚类算法的课程数据分析研究

Analysis and Research of Course Data Based on Time Series Model and Clustering Algorithm
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摘要 网络课程质量的分析与评价是线上教育系统重要组成部分。本文基于机器学习中的时间序列模型和聚类算法,对MOOC平台的信息技术类科目的课程进行了统计分析,通过分析各类课程的学习人数和学习时长,定量分析了该网络课程质量,并探索了网络课程的学习特性和规律,为优化网络课程的设计与教学提供了信息参考。 The analysis and evaluation of the quality of online course is an important part of online education system.Based on the time series model and clustering algorithm in machine learning,this paper conducts statistical analysis on the courses of information technology subjects in MOOC platform.Through the analysis of the number of students and learning time of various courses,the quality of online courses is quantitatively analyzed,and the learning characteristics and rules of online courses are explored,so as to provide information reference for optimizing the design and teaching of online courses.
作者 李长生 杨国颖 刘宗成 LI Changsheng;YANG Guoying;LIU Zongcheng(Lanzhou Petrochemical Polytechnic,Lanzhou Gansu 730060,China)
出处 《信息与电脑》 2021年第14期79-82,共4页 Information & Computer
基金 兰州石化职业技术学院教科研项目"基于大数据技术的职业院校学情数据分析模型的研究"(项目编号:KJ2020-2)。
关键词 时间序列模型 聚类分析 MOOC 数据挖掘 time series model cluster analysis MOOC data mining
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