基于Hadoop技术的教学数据存储研究

探讨了基于Hadoop技术的高校教学数据存储系统设计。该系统以Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce框架为基础,实现了教学数据的高效存储、管理和分析。构建了“数据交互层”“核心处理层”和“数据存储层”三层结构。教学资源网结构和数据库访问层支持多样化的数据类型和访问需求。同时,强调数据安全性与权限管理,以及实时处理与分析能力的重要性。通过这一设计,系统为高校提供了安全、高效、可靠的教学数据解决方案,支持教育的创新和发展。

基于BP神经网络的课程教学数据分析与处理——以《智能制造自动化产线装调》为例

《智能制造自动化产线装调》课程在教学中既有理论讲授也有实操训练、既有虚拟仿真也有实际装调,利用传统的教学质量评估指标进行加权求和已经不能全面且客观地判断教学质量。为此,引入教学资源的熵值将教学信息传递的客观情况量化,并从课前、课中、课后三个阶段的教学行为和教学资源两个维度收集教学数据进行分析与处理,再构建以教学资源信息熵为权重加权求和的教学效果评价矩阵。以此为输入构建三层BP神经网络对教学质量进行综合评估和分析,并借助SPSS软件比对了引入教学资源的熵值前后的BP神经网络输出结果及误差。比对结果说明,文中构建的BP神经网络在输入层引入教学资源的熵值后的教学效果评价结果及数据分析误差更精准、更客观。这样的教学数据分析为教师精心设计教学活动以及合理选择和利用教学资源提供了科学依据,有助于这门课程的教学改革和教学质量的提升。

教学数据驱动的C语言程序设计课程混合式教学改革路径

文章首先介绍了C语言程序设计课程混合式教学的基本情况,然后论述了C语言程序设计课程混合式教学的主要教学数据,最后提出了教学数据驱动的C语言程序设计课程混合式教学改革路径。

基于Python语言的教学数据处理平台设计

教学数据的丰富性与及时性对教学效果有积极影响,该文利用Python语言设计了一个用于处理教学数据的平台。设计了教学数据处理平台的总体框架,并明确了运行最低配置要求,在软件开发中重点设计了关系到平台数据处理性能的数据收集、数据清洗及统计、数据处理3个核心模块,保证数据的格式统一且处理顺畅。测试试验表明,基于Python语言的教学数据处理平台展现出较快的响应速度、快速的数据传输和优秀的数据清洗能力,这些优点使平台能够提供快速、准确和可靠的数据分析服务,为用户提供高质量的教学数据处理体验。

面向课程教学数据的差异模式挖掘与讨论

为了调查课程考核方式与教学效果的一致性,文章使用数据挖掘领域中的差异模式挖掘技术对课程教学数据进行了研究。第一步,完成课程教学数据的收集,并将其处理成后续算法匹配的形式;第二步,引入Eclat算法和优势率挖掘教学数据中的差异模式;第三步,使用确定置换检验去除假阳性差异模式;第四步,根据报告的差异模式提供的信息结合具体教学情况进行分析讨论。讨论结果表明,其不仅能够帮助教师改进课程教学方法和考核方式,也能够帮助学生提升课程的学习效果。

基于Python爬虫技术的高校教学数据分析与挖掘研究

随着互联网技术的不断发展,高校教学数据得以数字化并存储于网络中。这些数据包括学生选课情况、考试成绩、学籍信息等,具有丰富的挖掘价值。本文基于Python爬虫技术,采集高校教学数据,并利用pandas、numpy、scikit-learn等Python数据分析工具库对数据进行预处理、清洗和分析,最终构建高校教学质量评价模型。实验结果表明,该模型能够有效地预测学生成绩和评价教学质量,为高校提供科学依据。

实验教学数据管理与分析系统的研究与实践

为解决目前实验教学数据管理与分析工作所面临的问题,设计了一种新型实验教学数据管理与分析系统。该系统具备了全面的实验教学相关数据管理功能,同时借助SQL Server的商业智能工具,实现了相关主题数据的高效统计与分析功能,对系统的体系结构、功能组成、典型数据管理功能设计以及数据统计与分析模型设计等进行了详细说明。实际应用案例表明,该系统实现了实验教学管理工作的数字化、网络化以及智能化,可提高管理效率以及对管理决策具有积极的辅助作用。

基于教学数据的课程关联挖掘研究

分析传统关联关系挖掘的主要缺陷,提出关联模型的概念以及关联模式挖掘算法,指出通过多种模式的挖掘,找到课程之间隐含的关联关系,并通过真实的教学数据验证该算法,通过分析实验结果,得出该算法能够有效准确地挖掘出两门课程之间关联关系的结论。

“互联网+”视阈下高校教学数据融合创新的应用研究

针对目前高校教学数据和教学活动融合应用不深,缺乏对教育教学改革与发展有效支撑的问题,本文提出从"互联网+"视阈下开展高校教学数据深度融合和创新应用的研究。首先,分析高校教学信息化面临的应用现状,深入剖析深度融合教学应用缺失的问题;再从"互联网+"思维和教育生长特性入手,指出教育教学改革的方向,并提出利用教学数据进行融合创新应用的基本思路;最后,详细阐述以智能教学督导为代表的教学管理、以校本化在线课程建设为代表的教学改革、以泛化学习理论为代表的自主学习三个方面的融合应用设计,并提出实施建议。高校教学数据融合创新切合时代需求,将成为教育现代化和教育教学改革的研究热点。

英语教学数据库协同服务平台的建设与监护

根据地方院校大学英语教学数据库资源零散且分散存储的现状,本文以湖北师范学院图书馆为例,尝试从学科服务个性化的角度出发,以协同各院系教学服务为目标,构建大学英语教学数据库资源整合的协同服务平台。该平台集本校联盟购买的数据库资源、自建特色数据库资源以及数据库监护系统为一体,为本校师生提供"一站式"资源服务。文章最后通过服务实践案例展示高校图书馆学科服务团队创新服务实践的现实效果和意义。

日常教学数据分析与可视化方法——以“程序设计方法学”课程为例

本文分析了课程建设网站采集的日常教学数据的类型和特点,并针对这些数据,采用统计分析和Echarts技术,以可视化的形式展现了师生的日常教学情况,分析了其与教学效果的关联关系,进而,提出了基于回归的学生成绩绩点预测方法,综合考虑了学生平时学习各方面的表现,利用Python实现了线性回归来预测学生的绩点。作者以"程序设计方法学"课程为例,应用该方法以发现学生平时表现与教学效果的关系,从而为课程的教学提供良好的决策支持。

教育教学数据Open API设计与实现

教育教学数据管理系统在教育教学过程中使用越来越广泛,然而数据的不完整、封闭、难以共享等问题也越来越突出。通过分析教育教学数据的特性与RESTful风格特点,设计了教育教学数据Open API服务的模块与分层架构,并采用PHP的Phalcon、Yar、Oauth2Server等技术进行了实现。

基于超星学习通的课程教学数据分析挖掘研究

利用"超星学习通"采集教学过程中的各类教学数据。通过数据的简单分析和深入挖掘,形成知识和结论,发现教学活动的内在规律,暴露教学过程中存在的问题,进而对教学动态调整和教学改革提供重要的决策支持。

基于云教学数据开展教学评价及其对教师的影响--以黄冈职业技术学院为例

为防控新冠肺炎疫情,教育部提出“停课不停教、不停学”的基本要求,因此我校全面开展线上教学。为了保障线上教学质量,学校同时开展线上教学督导、线上问卷调查等活动,用云教学数据进行教学评价,用数据说话,促进了教师的信息化教学能力的提升和专业发展,同时也提高了教学管理水平,为课堂教学诊断与改进的痕迹管理提供了依据。

基于大数据的教学数据分析系统

为了解决传统教学数据分析系统中功能运行成功率低、分析时延长的问题,本文设计一个基于大数据的教学数据分析系统。首先利用大数据创建数据仓库,实时监控并采集教学数据,将其存储到数据仓库中;然后以创建的数据仓库为基础,实现教学基本信息、教学过程数据和课程教学成绩的分析,并实现教学分析结果的可视化输出。通过系统的测试实验得出结论:与传统的教学数据分析系统相比,设计分析系统的成功率得到了有效提升。

基于RESTful web服务与Oauth2.0协议的高校教学数据开放平台设计研究

教学数据管理系统是高校教学信息化中的核心部分,在教育教学工作中发挥着举足轻重的作用。针对这些系统数据一致性难保证,数据难以共通,用户数据分散等问题,本研究探讨了基于Restful web服务与Oauth2.0协议构建高校教学数据开放平台,并对平台模型进行了初步设计。

建立外语教学数据库不断改进外语教学方法

数据库系统是实用性非常强的系统，对于外语类院校来讲，关键是数据库系统的开发利用。应尽可能用已有的数据资源对教学进行改革，首要任务是建立一个包含各种语言的综合性数据库，以计算机为中心，把语音处理技术、图像处理技术、视听技术都集成在一起，就可以对它们进行存储、加工、控制、编辑、变换、查询、检索。数据库系统的建立将会改变教学模式、教学内容、教学手段、教学方法，导致整个教育思想、教学理论的变革。越来越多的外语教师探索网络化教学模式，外语教学正步入信息化时代。

基于XML技术的网络教学数据处理系统实现

在网络教学过程中产生的大量数据(如作业、答疑、成绩等)是宝贵的教学资源,这些数据的种类、来源多样,包括非结构化、结构化数据,并且具有半结构化特点。基于XML技术实现了一个教学数据处理系统,能够对网络教学数据进行统一保存、处理并实现异构教学平台之间的数据交流。

基于大数据的在线课程教学数据分析与展示--以《平面设计》课程为例

在教与学的过程中,教师、学生、学校以及家长等各方需要及时了解学生的学习情况,线上教学的开展使得教学数据更为丰富和客观。利用大数据技术来统计和分析这些教学数据,深挖相关数据之间的规律,以可视化图表的方式直观呈现,可以方便教师更及时、精准地调整教学策略与资源,这对提升教学质量、提升人才培养质量意义重大。

struts、hibernate轻量级架构在教学数据分析、企业设备管理系统中的应用

struts,hiberna是轻量级web框架的构成技术,能有效提高web应用开发效率,提高软件稳定性,可维护性。本文以教学数据-专业设置统计分析,企业设备管理系统开发为对象,研究和实践了struts,hibernate轻量级框架。