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淺談網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)論文
1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本認(rèn)識
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘以及抽取出有用的數(shù)據(jù)知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以在大量的數(shù)據(jù)中，以及信息不完全的海量碎片式信息中，挖掘出隱含在其中的有用信息數(shù)據(jù);同時(shí)也可以避免在數(shù)據(jù)決策過程中的噪聲影響，能夠精確挖掘數(shù)據(jù)，將具有潛在關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)組合在一起，整理集合對決策有用的信息資料。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中，通�？梢砸罁�(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類技術(shù)、預(yù)測技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)對有用數(shù)據(jù)信息的挖掘。在網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)平臺(tái)中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)揮積極應(yīng)用價(jià)值。
2 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)用戶的學(xué)習(xí)需求
設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)，提供基于網(wǎng)絡(luò)的瀏覽教案、知識點(diǎn);收看微課、視頻;還可進(jìn)行信息檢索、下載保存、提交作業(yè)、在線測試，滿足對學(xué)生個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)服務(wù)需求。除了這些日常教學(xué)功能外，還可以通過數(shù)據(jù)挖掘分析教學(xué)平臺(tái)服務(wù)器日志數(shù)據(jù)，挖掘有用教學(xué)信息數(shù)據(jù)，以圖文界面形式，將數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果反饋給用戶，提升該教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)性能，滿足學(xué)生對該平臺(tái)的應(yīng)用需求。
3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)上的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)優(yōu)化設(shè)計(jì)
3.1 總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)
基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)，可以從學(xué)生、數(shù)據(jù)挖掘、教師三個(gè)基本模塊出發(fā)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，以確保該網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)符合實(shí)際需求。典型網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)的總體結(jié)構(gòu)如下圖所示：
在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，更好的評估學(xué)生對該平臺(tái)的喜好，優(yōu)化平臺(tái)教學(xué)策略，能有效增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高了學(xué)生的自學(xué)能力，培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)性學(xué)習(xí)能力。
3.2 功能設(shè)計(jì)
(1)學(xué)生模塊的功能：可以獲取學(xué)生的基本狀況、學(xué)習(xí)路勁與行為，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，并準(zhǔn)確判斷出學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中各學(xué)習(xí)特征。
(2)教師模塊的功能：確保教師可進(jìn)行“課程資料管理”，同時(shí)能夠在線進(jìn)行相關(guān)課程信息的編輯，并應(yīng)用論壇管理模塊完成教學(xué)平臺(tái)中師生互動(dòng)行為。
(3)數(shù)據(jù)挖掘模塊功能：根據(jù)所采集數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)生特征庫，并分析處理數(shù)據(jù)。
3.3 數(shù)據(jù)挖掘
應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以有效識別在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中不同學(xué)生群體的特征，并根據(jù)關(guān)鍵特征對學(xué)生群體進(jìn)行劃分，把大多數(shù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、認(rèn)知進(jìn)行分類，分析每類學(xué)習(xí)行為的特性，增強(qiáng)對學(xué)生個(gè)性的認(rèn)知。具體如下：
(1)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果的關(guān)聯(lián)分析：通過挖掘?qū)W生相關(guān)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為與考試成績數(shù)據(jù)，反映兩者之間的關(guān)系，給教師、學(xué)生提供借鑒。通過分析，讓教師們充分了解不同學(xué)生的學(xué)習(xí)情況及特點(diǎn)。
(2)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為的聚類分析：由于學(xué)生個(gè)體之間存在極大的差異性，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣不同，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為不同，并且學(xué)生對知識的需求也是不同的;學(xué)生可以在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，在線進(jìn)行教學(xué)主題討論，根據(jù)學(xué)生讀帖次數(shù)、發(fā)帖次數(shù)、頻率、時(shí)間等因素，應(yīng)用聚類分析的方法，挖掘網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為規(guī)律;根據(jù)學(xué)生實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)(使用工具、交流時(shí)間、交流對象、交流內(nèi)容)狀況，可以預(yù)測在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下什么樣的學(xué)習(xí)行為是有效的。
4 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用策略
4.1 收集相關(guān)數(shù)據(jù)
在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)教學(xué)過程中，平臺(tái)會(huì)記錄大量的信息數(shù)據(jù)，供數(shù)據(jù)挖掘分析使用。本案例選取本校學(xué)生在2016 年1 月份通過網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)參加計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)考試的成績作為數(shù)據(jù)源。
4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)挖掘中需要進(jìn)行冗余數(shù)據(jù)的清除，修復(fù)缺失的數(shù)據(jù)信息。根據(jù)挖掘目的和需要，在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)學(xué)生原始數(shù)據(jù)表的基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)庫。該部分的目的在于，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中的主要網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為或者網(wǎng)絡(luò)練習(xí)環(huán)節(jié)與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系進(jìn)行分析，找出對學(xué)習(xí)效果影響較大的學(xué)習(xí)行為。
4.3 模式識別
對預(yù)處理得到的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則，制定出符合該平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)教學(xué)管理的挖掘算法。通過關(guān)聯(lián)或決策規(guī)則，了解在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中各種學(xué)習(xí)行為之間的關(guān)聯(lián)性，分析其對學(xué)生學(xué)習(xí)成績的影響程度;通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以分析出學(xué)生之間的特征，做好前期的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)教學(xué)設(shè)計(jì)工作，為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)策略提供參考依據(jù)。對照學(xué)生成績表，為了進(jìn)行有效的分類，對各項(xiàng)數(shù)據(jù)變量進(jìn)行離散化處理。
4.4 模式分析
模式分析階段可以解釋以及評估數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，清除那些無用、冗余、錯(cuò)誤的信息知識，并且將感興趣的信息轉(zhuǎn)化為規(guī)則模型，供網(wǎng)絡(luò)教學(xué)管理者進(jìn)行教學(xué)決策管理。本案例選擇Microsoft SQL Server 2008 的決策樹算法對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。將總分(total)作為主要預(yù)測對象，選擇題(XZT)、WIN、WORD、EXCEL、PPT 和網(wǎng)絡(luò)題(wlt)作為輸入對象，建立決策樹分類模型。
基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析，EXCEL 屬性與 total(總分)屬性依賴關(guān)系最強(qiáng)，其次是 WORD 屬性，再次是 wlt(網(wǎng)絡(luò)題)，最后是PPT 和 XZT(選擇題)，WIN 由于操作題目比較簡單，平均考分較高，所以圖中顯示W(wǎng)IN 屬性與 total(總分)屬性沒有依賴性，由此提醒教師和學(xué)生要注意教學(xué)目標(biāo)重點(diǎn)，從而促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量整體提升。
4.5 教學(xué)實(shí)踐應(yīng)用
結(jié)合教學(xué)實(shí)際，學(xué)生普遍認(rèn)為 EXCEL 操作難度較大，也驗(yàn)證了數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以提高網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的監(jiān)控能力，能追蹤學(xué)生的各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)活動(dòng)及在活動(dòng)中花費(fèi)的時(shí)間等。增強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)的收集功能，以及增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)分析功能。教師應(yīng)該充分發(fā)揮在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中各主導(dǎo)作用，引導(dǎo)學(xué)生積極練習(xí)重難點(diǎn);同時(shí)可以在該網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，設(shè)計(jì)分層次的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，以便可以滿足教學(xué)中不同層次學(xué)生對于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的學(xué)習(xí)需求，也可以全面提升網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的教學(xué)質(zhì)量。
5 結(jié)語
綜上所述，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)改革實(shí)踐過程中，隨著網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)的應(yīng)用普及，教學(xué)平臺(tái)處理數(shù)據(jù)量急劇增加，各類平臺(tái)用戶本身具備差一定異性，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以挖掘網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中有用信息，用于改善用戶自主應(yīng)用該平臺(tái)學(xué)習(xí)體驗(yàn)，提升學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)積極性。同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以找出影響學(xué)生網(wǎng)絡(luò)教學(xué)成績的關(guān)鍵環(huán)節(jié)及知識點(diǎn)，為今后教師調(diào)整網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)教學(xué)重點(diǎn)提供理論參考依據(jù)，發(fā)揮積極影響價(jià)值。本文研究了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，并為之提出優(yōu)化策略，以供參考。
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