智能化数据挖掘学习平台的设计与实现

为响应国内人工智能(AI)的发展战略和教育创新改革需求,分析了传统在线教育平台在AI教学方面的不足,设计出智能化数据挖掘学习平台(DM_Edu)。DM_Edu平台设计为包括资源层、管理层和智能层三个层次的系统架构,并实现了教学、学习、管理、大数据分析以及智能化辅助学习五个功能模块。其中的智能层实现了用户追踪和智能分析两个教学需求,成为平台实现智能化与个性化教育的引擎。该研究的特色在于,平台不仅可用于课堂教学环节的辅助,还可作为课前和课后教育的环境和支撑,并通过AI技术对学习特点进行感知和个性化支持。DM_Edu平台与数据挖掘类课程相结合,可实现翻转课堂与多元互动混合教学模式,对提高数据挖掘类课程教学水平,培养AI应用型创新人才有着非常重要的现实意义。

智能化数据挖掘学习平台的设计与实现探讨

主要阐述了智能化数据挖掘学习平台的基本架构及其功能模块。资源层、管理层及智能层是智能化数据挖掘学习平台的主要系统架构,功能模块主要包括教学模块、学习模块、管理模块、大数据分析模块和智能化辅助学习模块。通过分析用户的使用信息,给用户推荐个性化的学习资源,减轻教师的教学负担,提高学习者的学习效率,有助于推动翻转课堂及多元化教学模式的实现。

基于数据挖掘的智能化学习系统DMBILS

在论述数据仓库和数据挖掘的基本概念和关键技术的基础上,介绍了数据挖掘在网络教育中,特别是在智能化学习系统中的应用。在同时考虑智能化学习需要和数据挖掘需要的前提下,提出了一个基于数据挖掘的三层智能化学习系统(DMBILS,DM-basedintelligentlearningsystem)应用模型。

大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统设计

在信息时代的快速发展背景下,大数据技术的广泛应用已经渗透各行各业,带来了海量的数据资源。然而,如何从这些数据中挖掘出有用的信息,为企业的决策提供支持,成为一个亟待解决的问题。文章旨在优化大数据平台的数据挖掘算法,并通过系统设计与技术实现,提升电力数据挖掘的准确性。采用算法优化方法包括模型压缩、参数调优和并行计算等,以提升深度学习模型的性能。基于此,文章提出构建高效、可扩展的数据挖掘平台。经过优化后,深度学习模型预测准确率在95%以上。此外,通过并行计算和分布式存储,数据挖掘平台的处理速度提高了2倍,能够处理更大规模的数据集。优化方法的应用显著提升了模型的性能和平台的处理能力,为大数据挖掘提供了技术支持。

基于高校邦智慧学习平台的数据挖掘课程教学模式研究

分析数据挖掘课程教学现状,引入高校邦智慧学习平台,介绍其核心功能,通过比较传统教学模式与基于高校邦智慧学习平台的教学模式,说明基于高校邦智慧学习平台教学的优势,以决策树挖掘章节为例,探讨建立在高校邦智慧学习平台上的数据挖掘课程新型教学模式.

Moodle网络学习平台中数据的教育挖掘

为了更为全面的数据分析和做好数据的共享工作,以Moodle网络学习平台中的数据挖掘为例探索教育挖掘,分析这些数据对于现阶段教学的影响,以期能够进一步地拓展Moodle的功能,进而为高等教育工作者的教学与研究提供参考.

数据挖掘技术在个性化学习教学平台中的应用研究

通过近年来的研究发现,“数据挖掘技术”对提升管理质量、数据分析、决策分析影响颇大,只有不断对其进行深入分析及问题挖掘,才能起到一定的促进作用。对数据挖掘技术在个性化学习教学平台中的应用进行了分析,为下一步工作开展提供依据参考。

面向微课移动学习的教学资源平台数据挖掘技术分析

为了解决目前学习平台中微课资源推送不精准、缺少学习路径优化推荐功能等问题,文章在分析微课与移动学习的内涵特征的基础上,重点对数据挖掘技术中的K-means聚类算法和Apriori算法进行分析,并通过数据挖掘技术实现了教学资源平台微课程资源的智能推送。

基于教育数据挖掘技术的智慧课堂学习行为特征分析

智慧课堂是实现教育智能化的主阵地,对智慧课堂中学生行为的分析有助于教师不断优化决策,提升智慧课堂教学效果。采集学生在智慧教学平台的日志数据,利用教育数据挖掘技术从10个不同维度对学生在智慧教学平台中的学习行为特征进行聚类分析,可将学习者区分为高投入主动型、中投入被动型和低投入消极型。研究发现,这3类学生的学习行为大多偏向于被动发生,缺乏主动学习的习惯,更重视学科成绩提升,较少关注创新实践能力的发展。这提示教师在借助智慧教学平台组织学生学习时,要制定个性化的自主培优方案提高其学习效能感,增强其学习主动性,要开展针对不同学生类型的过程性评价培养其创新实践能力,并依据学科特点为其提供更丰富的学习资源,挖掘更有效的教学模式。

数据挖掘技术在网络学习平台设计中的应用研究

将数据挖掘技术应用于网络学习平台的设计与开发中,通过对大量专业论坛数据进行数据预处理,然后在预处理后的数据上应用LDA模型抽取热点学习主题和关键词,为学生的学习提供了具有科学性、前瞻性的学习指导,克服了以往网络学习平台只是单纯信息查看和下载的缺点,更加有助于学生自主学习习惯的培养。

基于Android平台的移动学习系统大数据挖掘技术研究

基于Android平台对移动学习系统大数据挖掘技术进行研究。通过期望最大化EM算法进行用户聚类,利用移动学习系统的个性化资源推荐模型进行近邻用户的选取和评分预测,采用CRISP-DM模型,根据学习者下载资源的时间序列数据建立ARTXP算法挖掘模型,通过对英语类课件、法律类课件、计算机类课件在7天后的下载预测,表明英语类的移动学习资源需求有所下降,法律类与计算机类课件需求有所增加,同样,可对移动学习系统的其他类学习资源需求进行预测,根据需求的变化情况制作并上传相应移动学习资源。

数据挖掘技术在Moodle学习平台中的应用研究

在计算机网络时代的背景下,教育领域有效引进计算机网络技术很大程度上推动了该领域的发展。各种课程教学的软件不仅对学习人员的学习具有一定的促进作用,还直接推动了网络教学方式的普及。在应用教学软件的过程中,数据挖掘技术是较为有效的数据信息收集和处理技术,能够促使学习人员的学习效率和质量得到很大程度的提升。基于此,笔者以Moodle学习平台为例,讲述数据挖掘技术的概念,分析数据挖掘技术对于优化该学习平台的作用。

基于大规模临床数据深度学习的口腔疾病人工智能预防与诊断平台的构建

目的构建基于大规模临床数据深度学习的口腔疾病人工智能预防与诊断平台。方法本研究通过机器学习的智能辨识算法,对采集的海量口腔多模态影像大数据进行整理加工,通过口腔疾病的协同推理和智能分析、口腔疾病知识图谱的构建及口腔疾病演化预测等技术方法搭建人工智能预防与诊断平台。结果目前已构建了口腔疾病大数据库,基于影像分析的口腔疾病智能预防、诊断系统,以及结合协同推理与知识演化的口腔疾病预测分析系统和基于大数据云平台的人工智能预防与诊断平台。结论本平台有助于实现口腔疾病的早发现、早诊断与早治疗,特别是可引导口腔癌患者的早期治疗,降低民众就诊的经济成本,提高全民口腔健康水平。

基于供给侧与需求侧双重视角的档案智能化管理平台设计

本文基于供给侧和需求侧双重视角,构建了档案智能化管理平台。该平台核心技术包括数据采集与预处理、智能识别与分类、分布式存储与检索以及安全与隐私保护。平台通过高效扫描技术和OCR实现了纸质档案的数字化,利用深度学习算法和NLP技术实现了档案智能识别与文档内容分类。分布式存储与智能检索算法确保系统高效处理大规模数据。此外,平台通过大数据分析、机器学习、NLP等技术挖掘档案价值,优化档案资源供给结构。通过用户数据分析、个性化推荐等手段提供定制化服务。该平台的开发能够提升档案管理的智能化水平,为用户提供高效、精准的档案服务。

临床大数据挖掘与人工智能建模云平台的研究与构建

目的:为解决临床研究中分析、建模及项目管理的相关问题,整合多种统计及机器学习方法,构建智能临床研究分析及AI建模云平台。方法:采用Django作为Web应用框架,Nginx负载均衡,使用R语言实现生存分析、COX回归分析等传统临床统计方法,同时集成了XGBoost、SVM、随机森林等多种机器学习算法,构建了一键自动人工智能建模的云平台。结果:平台目前已完成搭建,集数据治理、医学统计学、机器学习建模、项目管理、流程追溯于一体,可以一站式全流程完成临床研究分析建模。结论:本平台有助于减少临床医生开展临床研究时数据整理、分析及建模的时间成本和经济成本,同时提供了技术和方法支撑,有效提升了临床研究的效率和质量。

Moodle网络学习平台中数据的教育挖掘

随着大数据时代的来临,科学合理地利用大数据的教育挖掘与学习分析技术,为教育决策提供全面的数据依托,已经成为未来教育决策的主要发展趋势。更为全面的数据分析和做好数据的共享工作将是未来教育发展的重要工作,因此,笔者以Moodle网络学习平台中的数据挖掘为例探索教育挖掘,分析这些数据对于现阶段教学的影响,以期能够进一步的拓展Moodle的功能,进而为高等教育事业的发展贡献绵薄之力。

基于Python的高职院校学习平台数据挖掘研究

高职院校学习平台积累了大量的数据,而这些数据没有得到充分有效的利用。Python简洁易用,深受人们喜爱,积累了大量可用于数据挖掘的程序库。利用开源机器学习库Scikit-Learn及开源深度学习库Keras分别对学习平台中的结构化数据和非结构化数据进行挖掘分析,挖掘结果可用于教师改进教学及学生改进学习。

数据挖掘在学习平台中的应用

阐述数据挖掘产生的背景及其定义、任务和过程,论述了几种常用的数据挖掘算法,并将这些技术应用到具体的学习平台中,得到可行性验证,从而在学习平台中广泛应用起到了示范作用。

基于数据挖掘的医学院校计算机基础课程学习平台构建

分析计算机基础课程在医学院校教学现状,利用HTML5、CSS3、PHP等编程语言以及MySQL数据库语言作为平台开发使用语言,设计学生管理、自主学习课程内容、交流中心、学生行为分析等模块,并整合教学资源构建基于数据挖掘技术的学习平台。该平台的建立能够有效地提高学生的学习效率、增强学习效果,重视学生个性化学习,促进教学质量提高。

基于数据挖掘的科技情报采集分析平台设计与实现

论文面向大数据时代数据快速更新迭代的特征,分析了科技情报研究领域面临的挑战,论证了自动化数据采集分析平台的重要性和设计需求。结合科技情报研究的一般流程,基于数据挖掘和人工智能技术,给出了自动化采集分析平台的总体设计方法,并从数据采集、清洗、分类、呈现、汇编等方面分模块详细介绍了实现方法,结合测试给出了使用效果。测试表明,设计的平台能够有效降低科技情报研究人员的工作量,准确率和稳定性满足应用需求,极大提高科技信息检索分析的工作效率,同时具有较好的应用场景拓展前景。