数据挖掘与分析技术在计算机教学中的应用

阐述计算机教学中的数据收集方法及工具、数据预处理与清洗、数据集成与整合。使用统计学、机器学习、数据挖掘技术、深度学习的方法进行数据分析。探讨个性化学习和实际应用案例。

数据分析技术在基础教育中的应用实践研究

本文探讨了如何将数据分析技术应用于基础教育的教育教学业务之中,列举了较为成熟的利用数据分析技术开展教育数据分析的三大教育应用场景,分析了面向具体教育应用的常用数据分析技术及其实现方法。文章强调了要围绕基础教育的行业特征和具体的教育应用需求,合理选择数据分析技术和实现方法来开展教育数据分析。同时,为了确保教育数据分析的正常开展,还应基于教育行业云平台建设,搭建好专用的教育数据分析系统环境。

新工科背景下“一带一路”高校教育大数据分析平台建设研究

大数据技术在推动高校教育改革方面发挥着不可替代的作用。本文以“一带一路”沿线国家高校为研究对象,着重探讨了新工科背景下推动“一带一路”沿线国家高校内部教育大数据分析平台建设的具体思路,旨在帮助高校更好地将大数据技术应用在新工科建设工作当中。

黑龙江省宏观教育发展状况描述与未来教育发展战略初探——基于对《2008年中国统计年鉴》及《2008年黑龙江省统计年鉴》的数据分析

本文从教育发展战略研究的视角对《2008年中国统计年鉴》和《2008年黑龙江省统计年鉴》中公布的有关数据进行了比较、分析和整理,从而客观地描述了黑龙江省教育在全国教育发展蓝图中的状态,并对黑龙江省未来的教育发展战略提出了几点建议,旨在对黑龙江省"十二五"教育发展规划的制定有所助益,进而促进黑龙江省教育又好又快发展。

基于移动云教学平台的学情数据分析实证研究——以独立学院《动态网站设计》课程为例

在"移动互联网+"时代来临之际,切实开展真正的翻转课堂教学,将会开启大数据时代高等教育教学改革的新天地,每个教师都可以是自己课堂的大数据生产者。通过在移动学习环境下,开展云班课《动态网站设计》的混合式教学实践,并通过云班课收集的详细数据,利用"DataHoop"大数据分析平台,对学生的学习状况进行分类,分析学生的学习动机,探索基于网络的学生学习心理,为教师开展网络教学、制作满足学生需求的课程资源和学生考核管理办法等提供数据和理论支撑。

教育大数据挖掘的价值定位、现实限制与有效策略

教育大数据的挖掘是利用统计学、机器学习等方面的知识和经验,从海量的教育数据中不断整理、归纳出具有较高价值的数据模型和实用性广泛的数据手段,并从中提取出高效并可视化的数据处理过程。教育大数据挖掘的价值在于驱动科学教育决策、精准展现教育规律、解决教育主体需求。教育大数据挖掘存在的现实限制是:采集挖掘教育大数据缺乏统一标准,整理分析教育大数据缺乏科学手段,管理应用教育大数据缺乏个性动态。教育大数据挖掘的有效策略包括:建立健全教育大数据采集机制,科学整理教育大数据分析技术,深度整合教育大数据应用路径。

教育过程的剩余时间预测方法及应用架构

教育过程挖掘(education process mining,EPM)是过程挖掘面向教育领域的新兴技术,当前EPM技术仅从控制流的维度去还原完整的学生学习过程,缺乏在时间维度上对教育过程挖掘进行拓展性的研究,针对这一问题,以学生在线学习微处理器系统设计课程为例,引入循环神经网络对学生在线学习过程的剩余时间进行预测,并采用MAE(mean absolute error)对模型的性能进行评估。最后设计教育过程的推荐架构,以教育过程的剩余时间为参照,推荐时间误差最小的较优学习路径,该方法对改善在线学习环境具有潜在的应用价值。

信息技术与教育教学深度融合的教学管理应用研究

信息技术深度融入教育教学,显著提升了教学管理的效率和质量,通过分析智能教学工具的使用、网络教学平台的发展及教育数据分析技术展示了现代教育中技术应用的现状,策略性地探讨了课程设计、学生在线评估与教学互动的优化方法。针对教育信息化面临的技术障碍和未来趋势提出了相应的应对措施,旨在进一步推动教育技术的集成和教 学质量的提升。

基于ChatGPT的智慧教育模式初探

针对传统教育教学模式存在的不足,本文提出了一种基于ChatGPT的智慧教育模式,主要包括个性化学习、智能辅导和评估、教育内容创作支持、教育大数据分析四个部分,通过收集、处理、分析和评估教育大数据,帮助教师了解学生的学习表现、需求和进展,为教学内容优化、个性化调整和学生成长评价提供重要依据。

关于建设省级高等教育信息分析数据库的思考

目前,省级层面还缺少统一的高等教育信息分析数据库,缺少一些长期跟踪调查数据,高等教育数据整体上还比较分散,而且利用率也比较低。加强省级高等教育信息分析数据库建设的对策如下:1)完善整体建设思路;2)完善数据收集机制;3)选择适合软硬件机构;4)选用安全的数据采集系统;5)建立完善的保障机制。