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教育大数据下基于离群检测的教学预警模型
引用本文:于繁华,姚亦飞,逯启荣.教育大数据下基于离群检测的教学预警模型[J].吉林大学学报(信息科学版),2018,36(4):459-464.
作者姓名:于繁华  姚亦飞  逯启荣
作者单位:长春师范大学 计算机科学与技术学院,长春 130032
基金项目:吉林省教育厅职业教育与成人教育教学改革研究重点课题基金资助项目(2015ZCZ034),吉林省教育厅"十三五"科学技术研究规划基金资助项目(JJKH20181179KJ),长春师范大学研究生创新计划基金资助项目(cscxy2018017)
摘    要:针对在线教学过程中教学方案缺乏针对性、教学效果评估和反馈缺乏时效性的问题,在量化数据与相似度排序的基础上提出基于学习过程和学习成绩的分析算法,通过规则检测与离群检测建立了交互式教学系统中的预警模型,实现了基于学习行为分析的自动干预和主动干预。预警信息可视化结果表明,参与交互的各方均能够直观、高效地获取预警信息,对学习效果和学习成功率的提升起到了促进作用。

关 键 词:教育数据挖掘    学习分析    教学预警    离群检测    相似度排序  

Early Warning Model Based on Outlier Detection under Background of Big Data on Education
YU Fanhua,YAO Yifei,LU Qirong.Early Warning Model Based on Outlier Detection under Background of Big Data on Education[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2018,36(4):459-464.
Authors:YU Fanhua  YAO Yifei  LU Qirong
Institution:School of Computer Science and Technology,Changchun Normal University,Changchun 130032,China
Abstract:In view of the lack of pertinence in teaching plan and timeliness in teaching effect valuation,an early warning model of interactive teaching system is proposed based on rule detection and outlier detection. Analytical algorithms based on the learning process and academic performances are designed for automatic intervention and active intervention based on learning behavior analysis. After information visualization,the result shows that all parties involved can acquire early warning information intuitively and efficiently,which can promote the improvement of learning effect and learning success rate.
Keywords:educational data mining  learning analytics  school precaution  outlier detection  similarity sorting  
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