网络教学平台中数据挖掘系统分析
基于网络学习平台的在线学习行为分析与评价
基于网络学习平台的在线学习行为分析与评价作者：元帅邹军华刘丹来源：《中国教育技术装备》2013年第15期摘要网络学习已成为当前另一种主要的学习形式，对学习者的在线学习行为进行分析与评价，能够极大地促进、改善网络学习的效果。
在现有的网络学习平台基础上，分析学习过程中学习者的主要在线学习行为，从学习结果和学习方式两个维度构建一个在线学习行为评价体系，旨在更为科学、合理地评价学习者的学习过程。
关键词网络学习平台；在线学习；学习行为分析中图分类号：G434 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2013）15-0027-02随着网络技术和终端设备的发展，互联网已经成为当前人们获取知识的主要来源之一。
学习评价是学习过程中的一个重要组成部分，它有助于教育者了解学习者的学习情况，从而对教学过程做出进一步的改进和优化。
但是，由于学习环境、方式和形式的不同，传统的学习评价方法不适合直接应用于网络环境下的学习评价。
现代学习评价理论认为，对学习过程的分析与评价比学习结果评价更为重要，因为学习评价的根本目标在于改进、促进教学，而非简单地给学习者一个分数和名次。
因此，基于现有的网络学习平台，构建一套面向学习过程的学习行为分析与评价体系具有重要的意义。
1 在线学习行为及其要素学习行为指学习者在某种动机引导下为获得某种学习结果而进行的活动总和，一般是学习者与周围环境进行交互的一系列活动[1]。
据此，在线学习行为是在网络学习过程中学习者为了达到一定的学习目标，采用各种学习方式进行在线学习而产生的活动总和，学习目标由学习者根据自身学习的实际情况制定或由教师按照统一标准制定[2]。
行为本身是一个系统，它包括行为主体、行为客体、行为操作和行为环境等[3]。
在线学习行为作为一种特殊的行为，其构成要素主要包括主体、客体、操作、行为工具、主体所在群体、群体内的组织规则和任务分工[4]。
网络学习是一种典型的自主学习行为，学习的目标、进度和方式完全由学习者自己决定，因此，学习者是在线学习行为的主体。
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
数据挖掘技术在网络教学系统中的实践研究
《 多媒体技术应用》网络教学 系统 中通过关 联规 则确定
知识库 中， 各知识 点 的逻 辑关 系 ， 在选 择学 习 内容时 为学 习 者提供先前知识要 求 ， 即学 习者应 具备 的基 础 ； 及后续 的相 关知识拓展 ， 即学习者应完成 的学 习任 务。如学 习者学 习过 程 中选择 图像设计制作 内容 ， 系统会 根据关 联规则 针对关 于 图像 的先前 理论 知识 —— 色彩 、 像素 等 内容 进行 提取 ， 习 学
Ｄｅ ｃ．． ０１ ２ １
数 据挖 掘 技 术在 网络教 系 中 的实践 研 究 学 统
杨ｉ力
（ 南京 工业 职业技 术 学院
摘
计算机 与软 件 学院 ， 苏 南京 江
２０４ ） １０６
要： 通过《 多媒体技 术应用》网络课 程开发 中数据挖掘技 术功能分析 ， 研究 了数据挖 掘技 术的分类方法、 聚类和知识 的过程 … 。网络 教学系统 但
设 计中应用的数据挖掘技术主要有分类 、 聚类 、 关联规则等 。
１ １ 分 类 ．
的关联规则 的有用性 ； 个是信 任度 （ ｏｆ ｅ ｃ） 用于衡 量 一 Ｃ ｎ ｄｎｅ ， ｉ
被挖掘 出的关联规则 的准确性 。如算法 Ａ ｒ ｒ是基 于频 ｐｉ ｉ ｏ 繁相集 的挖掘算 法 ， 旦 由数 据库 Ｄ 中的事 物找 出频 繁项 一 集， 可获得 相应关联规则 。
如学习进程 、 在线 时间、 考核成绩等 的计 算 ， 而确定学 生学 进 习等级 ， 或小组分类 ， 实现根据实 际情况 因人施教 。在 《 多媒
者查看 内容 ， 确定 先前任 务完 成 ， 则可 以进 行 图像 设计 制作
“云班课“的教学资源研究及运用——以《计算机网络基础》的教学为例
"云班课"的教学资源研究及运用——以《计算机网络基础》的教学为例发布时间：2022-08-09T06:15:58.745Z 来源：《中国教师》2022年7期作者：江洁[导读] 学习通平台是一个即时交互的免费网络课程云平台江洁重庆市立信职业教育中心400036摘要:学习通平台是一个即时交互的免费网络课程云平台,融合了人工智能技术与强大数据挖掘能力的智慧教育工具。
中职计算机网络平台使用云班课的网络环境,以学习者需要为中心帮助老师进行日常教育工作,产生双向交互。
该平台使老师在授课过程中可以更进一步地关心学生学习和推动课程进步,大大提高了老师与学习者的交流效果。
关键词:"云班课";教学资源;计算机网络基础作为学科基础课,教材通常以项目教学的方法撰写,教学内容涵盖了应用技术与基础、计算机的组成方法与基础、网络管理和安全防范技术和基础。
由于计算机基础概念太多而抽象,因此项目性质的教材通常只注重于在工程项目中出现的个别知识点的实际运用。
例如在讲解配置网络设备时,包括数据传输媒介、IP电话、上网工具、无线接口等多方面的知识点,却无法用单一个例子就讲完。
尽管教材的设计可以较好地培养学生的学习兴趣,但由于计算机是一个理论性和实践能力都极强的基础学科,因此怎样把理论知识加以拓展也是一个需要迫切处理的问题。
一、“云班课”教学资源运用于《计算机网络基础》教学中的意义“云班课”的出现有利于学生随时随地学习，也有利于提高整体教学活力，帮助学生在灵活学习计算机网络基础这门课程的过程中，也提高学生的学习兴趣，通过融入优质的教学资源，让学生学习与认识到当代比较先进的计算机教学课程，提高学生的眼界，激发学生对计算机课程的学习主动性和积极性。
（一）备资源在课程设计的基础上,我们的资源要告知每个学生课程的目标,以提高每个学生对资源的认识而并非课程的逻辑。
利用云班课的资源整合功能,把录像、照片和文本等适用于学生的学习材料优化编列后上载,从而建立了对知识点的明确性架构。
数据挖掘技术在网络教学中的应用
该模 型 的结 构 如 图 １ 示 。 所
用 户登陆 学生学 习平台
随 着 计 算 机 的普 及 和 Ｉｔ ｎ ｔ ｎｅ ｅ网络 的 推广 ，计 算 机 网 络 技 ｒ 学习调度系统 Ｉ ｆ 术 为 个 性 化 学 习 提供 了 良好 的 技 术 支 持 ，基 于ｗｅ 的远 程 教 ｂ 育 系 统 逐 渐 成 为 实 现 现 代 远 程 教 育 最 主要 的教 学 平 台 。 由 于 网络 教 育 的 学 生 存 在 显 著 的个 体 特 征 差 异 ， 因 而 网络 教 育 的 竞 争 优 势 将 来 源 于 对 每 一 位 学 生 提 供 的个 性 化教 学 。 为 了 提 供 个 性 化 教 学 ， 先 要 深入 了解 学 生 的 需 求 ， 次 需要 构 建 以 首 其 救 币 一 ●● 教 Ｔ● ●●● 学 Ｔ● ● ●● 学 生 为 中心 的学 习 支 持 系 统 。 用 数 据 挖 掘技 术 ， 充 分 利 用 利 将 学 生 的 学 业 纪 录 、 览 模 式 、 线 记 录 等 数 据 ， 得 学 生 的 个 浏 在 获 图１ 个 性 化 网 络教 学 系统 结 构 图 性 特征 ， 教 师 的 教 学 经 验 变 成 计 算 机 能 够 操 作 的策 略 规 则 。 将 个 性 化 网 络 教 学 系 统 从 逻 辑 上 分 为 教 师 教 学 平 台 和学 生 这 样 就 有 可 能建 立 一 个 满 足需 求 的 较 为 成 功 的 个 性 化 网 络 教 学习平 台， 主要 由二 类 用 户 组 成 ： 师 和 学 生 。 中 ， 师 主要 教 其 教 学平 台。 对 课 件 、试 题 库 进 行 管 理 ，对 学 生 的学 习行 为 进 行 分 析 和 评 ２数 据 挖 掘 与 个 性 化 教 学 ． 价 ，依 据 数 据 挖 掘 的 结 果 及 时 进 行 教 学 策 略 和 教 学 进 度 的调 ２１ 据 挖 掘 的 含 义 ．数 整 等 ： 生 针 对 系统 提 供 的学 习界 面展 开 自主化 、 性 化 的学 学 个 数 据 挖 掘 （ ａ ｎｎ ） 是 从 大 量 数 据 中 挖 掘 或 抽 取 出 Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ ， ａ 习 、 试 和 复 习 、 疑 ， 等 。系统 采 用 定 量 与 定 性 相结 合 的评 测 答 等 知 识 。其 普 遍 采 用 的定 义 描 述 如下 ： 据 挖 掘 ， 称 为 数 据 库 数 也 价 机 制 、 互 的学 习环 境 ， 交 以及 系 统 学 习 引 导 与 学 生 自主学 习 中 知 识 发 现 （ ｎ ｗ ｅ ｇ ｉ ｏ ｅｙｆ ｍ Ｄ ｔ ａｅ 简 称 Ｋ Ｄ） Ｋ ｏ ｌ ｅＤ ｓ ｖ ｒ ｒ ａ ｂ ｓ ， ｄ ｃ ｏ ａ Ｄ ， 相 结 合 ，并 将 其 具 体 融 合 在 学 生 平 台下 各 模 块 的设 计 中 。其 它 是 一 个 从 大 量 数 据 中抽 取 挖 掘 出未 知 的 、有 价 值 的 模 式 或 中． 系统 的学 习 引导 体 现 在 课 程 学 习过 程 中学 习 策 略 的 引 导 、 规 律 等 知 识 的复 杂 过 程 ｜。数 据 挖 掘 受 多 个 学 科 影 响 ， 数 据 ｌ 】 是 学习状态的引导 ， 以及 后 继 学 习 活 动 的 引导 ， 等 。 等 库 系统 、 统计 学 、 器 学 习 、 视 化 和 信 息 科 学 的 交 叉 学科 。 机 可 数 ３３ 统 数 据 挖 掘 技 术 实 现 －系 据 库 、人 工 智 能 和 数 理 统 计 是 数 据 挖 掘研 究 的 三 根 强 大 的 技 ３ ．ＷＥ 数 据 挖 掘 预 处 理 ．１ Ｂ ３ 术 支 柱 。数 据 挖 掘 的方 法 和 数 学 工 具 包 括 统 计 学 、 策 树 、 决 神 数据 预 处理 阶 段 的主 要任 务是 对 用户 访 问 日志 、代 理 日志 经 网络 、 糊 逻 辑 、 性 规 划 ， 等 。 模 线 等 等进 行 数据 清 洗 、 数据 规 范化 和数 据 集成 等 处理 。 成 事 务数 据 形 ２２ 性化 教 学 的本 质 特 征 ．个 库 。其 目的是将 用户 访 问站 点时 留下 的原 始 日志 ． 整理 成为 便 于 ２２１ 性 化 教 学 强 调 学 生 的 独 特性 Ｉ 个 ． 被模 式 挖掘 算法 所使 用 的数 据形 式 ， 以供数 据挖 掘 阶段 使用 。 独 特 性 是 一 个 人 区别 于其 他 人 的特 征 。个 性 化 教 学 以 分 数 据 预 处 理 的数 据 源 包 括 Ｌ ｇ 件 、 页 、 页结 构 、 户 ｏ文 网 网 用 析 研 究 学 生 的个 别 差 异 为 前 提 ， 以发 展 学 生 的 个 性 为 目标 。 教 档 案 及 登 录 信 息 等 。 Ｌ ｇ 件 包 括 ＳｒｅｌｇＰｏｙｅｖｒ ｇ ｏ文 ｅｖｒ 、ｒｘｓｒｅｌ 、 ｏ ｏ 学 时 ， 据 学 生 的 资 质 、 趣 、 力 、 度 、 别 、 性 ， 及 身 依 兴 能 程 性 个 以 Ｃ ｉ ｔｏ ｋｅ ｇ ｅｖ ｒ ｇ 录 了 网 站用 户 的访 问浏 览 行 为 ， ｌ ｎｃ ｏ ｉ ｏ 。Ｓ ｒｅｌ 记 ｅ ｌ ｏ 有 心 发 展 状 况 施 教 ， 用 弹性 化 的 结 构 、 元 化 的 形 式 、 采 多 多样 化 两 种 格 式 存储 ： 通 日志 文 件 格式 和扩 展 日志 文 件 格 式 普 通 普 的 内容 ， 采取 合 适 的教 学 法 ， 其 潜 能获 得 充 分 的发 展 ＿。 使 ３ ＿ 日志 文 件 存储 的是 客 户 端 、 户 名 、 态 、 务 器 名 、 议 版 本 用 状 服 协 ２２ 个 性 化 教 学 强 调 学生 的 主体 性 ．． ２ 等 客 户 连 接 的 物 理 信 息 。 服 务 器 端 存 储 的 ｃｏ ｉ部 分 就 是 ｏｋ ｅ 主 体 性 指 学 生 的 主 体 意 识 或 能 动 性 。 性 化 教 学 把 学 个 ｃ ｏ ｉ ｏ ，ｏ ｋｅｏ ｈ 存 储 的 信 息 有 终 止 日期 、 径 、 名 、 ｏ ｋ ｌｇ ｃ ｏ ｉ ｇ￣ ｅ ｌ 路 域 安 生 视为具 有独 立人格 的主体 ， 重学 生在 学习 中的地 位 ． 尊 学 全 级 别 ， 等 。Ｐｏｙｅｖｒ 服 务 器 和 客 户 端 之 间提 供 了 间 接 等 ｒｘｓｒｅ在 习 经 历 等 ， 护 学 生 的 尊 严 ； 据 学 生 的 特 性 ， 排 适 当 的 维 依 安 缓存 ， 当用 户 需 要 浏 览 访 问过 的 页 面对 ， 览 器 只 从 间接 缓 存 浏 教 学 活 动 ， 导 学 生 积 极 参 与 ， 被 动 为 主 动 ， 学 生 学 会 引 化 使 中调 用 所 需 页 面 ， 样 可 以降 低 负 载 ， 高 性 能 。 这 提 学习。 ３ ． ｐｉｄ 法 ．２ ｒ 算 ３ Ａ ｏ ３个 性 化 网 络 教 学 平 台设 计 模 型 ． 经 过 前 面 的 一 系 列 数 据 预 处 理 的 过 程 ， 们 已 将 原 始 的 我 ３ １ 统 的 设 计 思 想 ．系 Ｗｅ访 问 日志 转 化 为 可 以进 行 挖 掘 的Ｗｅ 访 问 事 务 集 ， 下 来 ｂ ｂ 接 智 能 教 学 系 统 不 仅 仅 是 一 种 授 课 器 ，而 应像 人类 教 师 那 的 工 作 就 是 在 这些 Ｗｅ 访 问 事 务 中产 生Ｗｅ 访 问 的 频 繁模 式 ． ｂ ｂ 样 具 有 归 纳 能 力 的教 学 系 统 。这 种 系统 应 提 供 一 种个 性 化 的 并 在 这些 频 繁 模 式 中 向学 生 推 荐 资 源 。 式发 现 是 从 大 量 的学 模 教 学— — 系 统 根 据 不 同 学 生 各 自的 特 点 及 其 任 务 的 完 成 情 生访 问 事 务 中 找 出 所 有 的 频 繁 项 集 。这 一 过 程 也 称 为 知 识 发 况， 采用 不 同 的教 学 策 略 。 在 这 个 系 统 中 ， 生 主 动 地 与 系 统 学 现 。 掘 的基 础 是 前 面 建立 的ＷＥ 访 问 事务 模 型 。 掘 的方 法 挖 Ｂ 挖 交 流 ， 生 的兴 趣 、 解 和认 知推 动 着 教 学 过 程 的 发 展 。 学 理 因此 ． 可 以 采用 Ａ ｒ ｄ 法 。Ａ ｒ ｒ 法 使 用 一 种 称 作 “ 层 搜 索 的 ｐｉ 算 ｏ ｐｉ ｉ ｏ算 逐 智 能 教 学 系 统 的 功 能 就 是 提 供 这 样 一 个 活 泼 的环 境 ，使 教 学 迭代 方 法 ” 它 的基 本 思 想 是 利 用 已知 的ｋ ｌ 集 来 生 成 ｋ 集 ． ， —项 项 过 程 取 得 最 好 的效 果 。 有 上述 功能 ， 可 以 对 学 生进 行 因材 具 并 再 扫 描 一 次 数 据库 来 判 断 候 选频 繁项 目集 是 否为 频 繁 项 目集 。 施 教 的 智 能 教学 系统 必须 做 到 ： 得 或 理 解 教 学 内 容 、 懂 了解 教 ４展 望 ． 学对象 ， 以及 知 道 教 学 方 法 。 网络 化 与 智 能 化是 辅 助 教 学 发 展 的 两 大 趋 势 ，远 程 教 育
人工智能教学工具——智能教学平台
人工智能教学工具——智能教学平台随着“互联网+”时代的到来，人工智能的快速发展，众多开放式、智能化教学平台如雨后春笋般不断涌现，比如雨课堂、句酷批改网、麦可思智能助教等。
这些平台的功能不断完善，集智能备课、精准教学、师生互动、测评分析、课后辅导等功能为一体。
目前智能化教学平台各式各样，有综合性的智能化教学平台，也有专门针对某一学科的智能化教学平台。
为进一步推进教学模式和教学手段改革，提升教学质量，越来越多的智能教学平台被广泛应用，用于解决传统课堂抬头率低、互动性不高等问题，得到了广大师生和家长的认同。
1.智能教学平台的内涵与特征智能教学平台是基于计算智能技术、学习分析技术、数据挖掘技术以及机器学习等技术，为教师和学生提供个性化教与学的教学系统。
其主要的特点是运用人工智能技术智能分析学习者所学内容，构建学习者知识图谱，为学习者提供个性化的学习内容以及学习方案；支持自适应学习，实现学习内容的智能化推荐。
智能化教学平台的特征主要体现在以下几个方面：（1）高效性高效性是智能化教学平台的一个显著特征。
从课前、课中到课后，通过智能化教学平台进行教学相比传统教学，在各个环节上都更加高效，教学过程更加流畅，教学互动更加深入及时，教学效果更加明显。
课前教师通过智能化教学平台进行备课，可与全国各地教师实时共享教案，吸收其先进的教学理念、学习其先进的教学方法；通过教学平台将课前预习资料推送至学习者的个人学习空间，并与学生进行及时互动交流，及时调整完善教学设计。
课中，可通过各种移动终端连接教学平台与教师实时互动，教师可以“一对多”的解决不同学生的问题，让每一位学生都参与到课堂交流中，真正将课堂还给学生。
课下，学生可以在平台上完成作业，还可以与学习共同体完成思维碰撞，由平台完成作业批改，给学生实时反馈，大大提高课后辅导的效率。
（2）个性化现代的教育模式是“标准化教学+标准化考试”，“流水线”上培养的人才是没有竞争力的，比起向学生传授可能被机器人取代的单纯技术，更应该尝试去培养机器人所不能代替的创新创造能力等。
数据挖掘技术在远程教学系统中的应用
提 供双 向通信 交流 。 １ 个 性化 导航在 远程教 学 系统 中的应 用
对应的教学策略 ，定制 出合适 的教学 内容和活动 等。因此，个性化网络教学平 台为每个学习者 提 供 了适合其学 习的资源 ，并根据其学 习行为 自动 地调整学习资源 以迎合学习者 的兴趣 使学习者 感到其拥有 整个教学 系统 的所有 资源 ，充分发挥
数据挖掘技术在远程教学系统中的应用
宋 莉 曹 良林
江西九江 ３ ３ ２ ０ ０ ５ ）
（ 九 江学院信 息技 术与科技 学院
摘要 ：随着信息技术的高速更新，网络教学是现代远程教育的重要发展手段 。本文以
个别化教 学、建构主义教 学理论为基础 ，将数据挖掘技 术和 网络技术应用到教 学系统 中，
２个性 化导 航模型
时系统也将学习者相关信息反馈给施教者，使施
教者能及时调整教学重点 、教学内容和教学方法 ， 以更适合学 习者 自身学习需求。数据挖掘 的应用
个性化导航模型如图 １ 所示 ，由 ２个基础数 据库和 ３ 个模块构成。
图 １ 个性化 导航模型示意 图
２ ． １数据预 处理模 块
习者 的个性 、兴趣 、学 习行 为及 反 馈 ，及 时调 整
种不 同空 间模 式 下 的教 学 行 为 ，是 指 在 教 师 和
学习者、学习者和教育机构之间采用 多种多媒体 手段进行 系统化教学和网络通信互动 的教育形式。 和传统的教育模式相 比，远程教育的特征更为显
著 ：在整个学 习期间，师生可以在不 同地域实施
基于数据挖掘的个性化网络教学系统的设计
收 稿 日期 ： ０ ２ ６ ９ ２ １ —０ —１
修 稿 日期 ：０ ２ ０ —１ ２１— ７ ９
作 者 简 介 ： 江锦 （９ ７ ）女 ， 川 南 充人 ， 士 ， 师 ， 究 方 向 为基 于 网络 的 计 算 机 应 用 、 据 挖 掘 高 １７ － ， 四 硕 讲 研 数
。 现 计 机 ２＂． 下 代 算 ０２７ １０
用 户 界 面 ． 户按 照 权 限 可 以分 为 系统 管 理 员 、 师 和 用 教
（ ） 学 管 理 模 块 ： 师 通 过 身 份 验 证 后 ， 以上 ２教 教 可
学 生 三 种 类 型 ． 过 身 份 验 证 后 方 能 登 录 系 统 对 不 同 通 身 份 的用 户 应该 要 呈 现 不 同 的界 面 ． 分 体 现 个 性 化 。 充 业 务 层 完 成 系 统 主 要 功 能 ． 括 系 统 管 理 、 学 管 理 和 包 教 个 性 化 处 理 引 擎 三 个 模 块 系 统 管 理 员 负 责 系 统 信 息 管 理 、 户 权 限 管 理 、 全 维 护 等 工 作 。 教 师 可 进 行 教 用 安
可 以 自由浏 览 ． 无 法 实 现 互 动 ． 能 充 分 发 挥 学 生 的 但 不
（） 据预处理 ： １数 首先 根 据挖 掘 的 目标 选 择 需 要 的
数据 ， 如 用 户 的注 册 信 息 、 问 日志 、 试 情 况 等 。然 例 访 测
后进 行数 据 清 理 、 据 集 成 、 数 数据 变换 及 数 据 归 约 。 （） 式发现 ： 对上一步 预处理 得到 的数据 ． ２模 针 建 立 分 析 模 型 ． 择 适 当 的挖 掘 算 法 ． 数 据 中提 取 出 数 选 从
数据挖掘在高校网络教学平台中的应用研究
通信 ， 允许 用 户与 系统 交 互 ， 定数据 挖掘 查询 或任 务 ． 指 提 供 信息 ， 帮助 搜 索 聚焦 ， 据 数据 挖 掘 的 中间 结 果 进行 探 根
索式 数 据挖 掘 。
２数 据 挖 掘 实 现 过 程 ．
数 据挖 掘 （ａａＭｉｉｇ 旨在 从 大量 的 、 完 全 的 、 Ｄ ｔ ｎｎ） 不 有
中图分 类号 ：４ ４ Ｇ ３
一
文 献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ３ ８５ （０ ９２ — ０ ５０ １７— ４ ４２ ０ ）１０ ７— ２
・数据 库 、 据 仓库 数 或 其他 信息 库 ： 是 一个 这
或 一 组 数 据 库 、数 据 仓 库、 电子 表格 或其 他类 型 的数据 库 。 以在数 据上 可 进 行数 据清 理 和集 成 。
系架 构下 ， 教 育信 息管 理协 议 集” 以“ 为公 共标 准 ， 将解 决
网络教学 平台 中各 软件模块 不能进化 和不能互联 的问题 。
２几 种 应 用 技 术 ．
・数 据 库 或 数 据 仓 库 服务 器 ：根 据 用 户 的 数 据 挖 掘 请 求 ，数 据 库
或 数 据 仓 库 服 务 器 负 责 提 取相 关 数据 。 图 １ 典型的数据挖掘 系统结构 ・知识 库 ： 是 领域 知 识 ． 于指 导 搜 索 ． 评估 结 果 这 用 或
噪声的 、 糊 的 、 模 随机 的 数 据 中 ， 取 隐 含在 其 中 的 、 提 人
数据 挖 掘 系统结 构 中关 键 技术 为 数据 挖 掘技 术 ． 其过
程 主 要 由 数 据 预 处 理 、 数 据 挖 掘 和 结 果 分 析 与 运 用 等 主
网络教学系统中数据挖掘技术的应用
【 基金项 目】周 口师范学院 ２ １ ０ ２年度 青年科研基金 （自然科学 ）一般项 目，项 目名称 ：《 网络教 学 系统 中数据挖掘技 术研 究》 ，项 目编 号 ：２ １ ＱＢ ５ ０ ２ Ｎ ０ 【 作者简介 】王大羽 （ ９ ５ ） ，河南周 口人 ，周 口师范学院计算机科 学与技术学院助教 ，硕 士，研 究方向为计 算机应 １８ － ，女
【 关键词 】数据挖掘 ；网络教 学 ；个性化服务 ；信息采集
【 中图分类号 】Ｔ ３ １ １ Ｐ １．３ 【 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１ ０ — １１ ２ １ ） ８ ０ ０ － ２ ０ ８ １５ （０ ２ ０ — ０ ６ ０
Ｔｈｅａ ｐｐｌｃ ｔｏ ｆＤ ａ ａ ｍ ｉ ｉ ｅ ｈｎｏ ｏ ｙ ｉ ｈｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｃ ｎ ｙ ｔ ｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｎ ｎｇ ｔ ｃ ｌ ｇ ｎ ｔ ｅ ｗｏ ｋ ｔ ａ ｈｉ ｇ ｓ ｓ ｅ
用与开发 。
一
６．
（ ） 果 分 析 ： 数据 挖掘 得 到 的 结 果进 行 解 释 和 分 析 ， ４结 对
计质量 是否成熟 决定 的。在对用户 的需求分析基础之上设计 数据库 ， 并且数据库要能够与现行技术 同步 ， 能够及 时升级 。 系 统 数 据库 的 设 计 目的在 于提 高系 统 检 索 效 率 ，稳 定 系 统 运
据挖 掘技 术 能够从 这些数 据和 信息 中获得 可用 于教 学 的知 识 ，并指 导着 教师 的教 学活动和 网站 结构的改善 。教务管 理 可 通 过 基 于 数 据 挖 掘 的 网 络 教 学 系 统 ，采 集 相 关 教 务 信 息 进行相应管理 ， 这样大大提 高了教务管理的效率及安全性能 ，
３ 数据挖掘 技术在 网络教学平 台中的具体应
在线教育平台在线教育解决方案
在线教育平台在线教育解决方案第一章：引言 (2)1.1 在线教育概述 (2)1.2 在线教育发展趋势 (3)第二章：平台架构与设计 (3)2.1 平台架构设计 (3)2.2 技术选型与优化 (4)2.3 安全性与稳定性保障 (4)第三章：课程内容建设 (5)3.1 课程体系规划 (5)3.2 课程内容制作 (5)3.3 课程质量监控 (5)第四章：教学方法与策略 (6)4.1 在线教学策略 (6)4.2 互动教学设计 (6)4.3 学员个性化学习 (7)第五章：学习管理与分析 (7)5.1 学习进度管理 (7)5.2 学习数据分析 (8)5.3 学员行为分析 (8)第六章：师资队伍建设 (8)6.1 师资选拔与培养 (8)6.1.1 选拔标准 (9)6.1.2 选拔途径 (9)6.1.3 培养策略 (9)6.2 教师培训与发展 (9)6.2.1 建立完善的培训体系 (9)6.2.2 开展多样化培训活动 (9)6.2.3 注重教师个人发展规划 (9)6.3 教师评价与激励 (10)6.3.1 建立科学合理的评价体系 (10)6.3.2 实施激励政策 (10)6.3.3 完善绩效考核机制 (10)第七章：学生服务与支持 (10)7.1 学员服务体系建设 (10)7.2 学员心理辅导 (11)7.3 学员就业指导 (11)第八章：运营管理 (12)8.1 平台运营策略 (12)8.2 用户增长与留存 (12)8.3 市场推广与合作 (13)第九章：技术支持与维护 (13)9.1 技术支持体系 (13)9.1.1 技术支持团队构成 (13)9.1.2 技术支持流程 (13)9.2 系统维护与升级 (13)9.2.1 系统检查 (14)9.2.2 软件更新 (14)9.2.3 硬件维护 (14)9.3 数据备份与恢复 (14)9.3.1 数据备份策略 (14)9.3.2 数据备份实施 (14)9.3.3 数据恢复流程 (14)9.3.4 数据备份与恢复演练 (14)第十章：质量保障与评估 (14)10.1 教学质量监控 (14)10.2 课程评估与改进 (15)10.3 平台评估与优化 (15)第十一章：合规与风险管理 (16)11.1 法律法规合规 (16)11.2 数据安全与隐私 (16)11.3 风险预警与应对 (16)第十二章：未来展望与发展策略 (17)12.1 在线教育市场趋势 (17)12.2 创新教育与未来发展 (17)12.3 发展策略与布局 (18)第一章：引言1.1 在线教育概述互联网技术的飞速发展，在线教育作为一种新型的教育模式，逐渐成为人们关注的焦点。
数据挖掘在网络教学平台中的应用
化 社 会 中 ， 其 进 行 挖 掘 必 须 采 取 一 定 的技 术 手 段 。 因 对 此 ， 想将 若 隐若 现 、 以计 数 的 、 散 的教 育信 息 联 合 成 要 无 零
一
个 有 利 于 教 育 决策 的信 息 拼 图 ， 数据 挖 掘将 发 挥 着 重 要
ｌ 薏 ｌ 稽ｌｌ 簇 ｌ 橥 ］春Ｉ 息 ｉ 信 警馈 蒿录 蒿霍 本 ｌ 息 息 ｌ 问 Ｈ 问息 信 砉 校 园 嘉 差 眚ｒ 信 反 记—
数握 挖 掘算 Ｈ 数 据 挖掘Ｈ 数 据挖 掘 结 果Ｈ 网络 教学 系统 Ｈ 学 生
模 式 分 析 模 块
图 １
网络 教 学 平 台 结构
学 习能 力 为 “ 级 ” 或 者 其 成 绩 为 合 格 ， 进 行 一 段 时 间 低 ， 在
息 化 首 先 要 处 理 的问 题 就 是 利 用 信 息 科 学 处 理 好 各 种 教
学 信 息 ， 对 其 进 行 有 效 的控 制 和 评 价 。作 为 发 现 知 识 、 并
探 索 知 识 的技 术 ， 据 挖 掘 可 以通 过 ｗＷ ｗ 、 开 文 件 、 数 展 数
将其个人 信息进 行输 入 ， 时 ， 统 会 采取 具 体 的 Ｓ Ｉ 此 系 ＬＱ
逐 渐 成 为 我 国教 育 未 来 发 展 的 趋 势 。 而 在 教 学 过 程 中 进 行 信 息 分 析 是 教 育 信 息 化 发 展 的 必 然 要 求 。所 以 ， 育 信 教
算 法 获 取 学 生 用 户 的个 人 信 息 并 将 其 信 息 进 行 归 类 处 理 ， 将 学 生 按 照 其 学 习能 力 或 者 成 绩 进 行 分 类 ， 且 在 归类 之 并 后 ， 生 用 户 所 属 的类 别 会 因为 其 个 人 信 息 的 更新 和 其 成 学 绩 、 习 能 力 的 更 改 而 会 发 生 改 变 ， 如 ， 一 学生 之前 的 学 例 某
数据挖掘在网络教学平台中的研究与应用
（． １ 江西科技师范学 院文科综合实验 中心， 江西 南 昌 ３ ０ ３ ；． 西科技师范学院光 电子与通信重点实验室 ， ３０ ８ ２ 江 江 西 南昌 ３ ０ ３ ；３江 西科技师范学 院数学与计算机科学学院，江西 南昌 ３ ０ ３） ３０８ ． ３０ ８
ｓｎ ｌｎ ｉｉｕ ｌ ｅ ａｈｎ ｎ ｒｖ ｅｅｆｃ ｆｅ ｃ ｉｇｑ ａｉ ． ｏ ａ ｄｖｄ ａｉ ｄｔ ｃ ｉｇａ ｄｔ ｉ ｏ ｅｔ ｆ ｔ ｔａ ｈｎ ｕ ｌ ｉ ｚ ｅ ｏ ｍｐ ｈ ｅ ｏ ｙ ｔ
Ｋ ｙ ｒ ｓ Ｎｅ ｏ ｋ Ｔ ａ ｈ ｎ ； ｔ ｉｉ ｇ Ｐ ｒｏ ａ Ｉ ｄ ｖ ｄ ａｉｅ ａ ｈｎ ｅ ｗｏ ｄ ： ｔ ｒ ｅ ｃ ｉ ｇ ＤａａＭ ｎ ｎ ； ｅ ｓ ｎ ｌ ｎ ｉ ｉｕ ｌ ｄＴｅ ｃ ｉ ｇ ｗ ｚ
中图分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文献标识０６ —３ １ ７． ９ ． ｌ）－１２０ ４ ２ １
Ａｂ ｔ ｃ ： ｉ ｅ ｇ ｏ ｎ ｏ ｉ ａｉ ｎ ａ ｄｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆ ｎ ｅ ｃ ｎ ｄ ｃ ｔ ｎ ｎ ｔ ｒ ａ ｈ ｎ ａ ｅ ｎ ａｈ ｔ ｐ ｔｉ ｕ － ｓ ｒ ｔ Ｗ ｔ ｔ ｒ ｗｉ ｇｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔ ｔｒ ｔ ｄ ｅ ｕ ａｉ ． ｅｗｏ ｋ ｔ ｃ ｉ ｇｈ ｓ ｅ ｏ ｏ ｃ ｒ ａ ｈ ｈ ｏ ｏ ｉ ａ ａ ｏ ｅ ｂ ｓ ｎ
２Ｋｅ ａ ｏａｏ ｆ ｔ —ｌｃｒ ｎｃ＆ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ Ｊａ ｇ ｉ ｃｅ ｃ ． ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｏ Ｏｐ ｉ ｅｅ ｔ ｉ ｙ ｃ ｏ ｏ ｎ ｃｔ ， ｉｎ ｘ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅｈ ｏｏ ｒ ａ ｉｅｓｔ， ｉｎ ｘ ｎ ｈ ｎ３ ０ ３ ； ｏ Ｓ ｃ ｎ ｌｇ Ｎｏｍ ｌ ｙ Ｕｎｖ ｒｉ Ｊａ ｇ ｉ ｙ Ｎａ ｃ ａ ３ ０ ８
基于数据挖掘的网络学习行为应用系统实现
【 － － －安全退出
，
＿ ＝ －————一 ＿ 一 ，
例如 ， 学习者浏 览教学 资源 时 ， 其行 为属性 表示 方
式见表 １
。
图 １系统模型图
基金项 目： 学校 科 技 计 划 项 目（ 项 目批 准 号 ： ０ ８ Ｋ～ ０ ０ ６ ） 阶段 性 研 究成 果
来描述学习材料的属性。 为了实现信息的通用性 和共享
性， 将 来 网络 学 习 行 为 的 量 化 、 编码 和 采 集 需 进 行 元 数 据规范 ， ［ １ １ 并 要 依 据 教 育 部 教 育 信 息 化 技 术 标 准 委 员 会
（ Ｃ Ｆ ￣ Ｌ ３ ＂ Ｓ Ｃ ） 制定 的学 习者模 型规 范（ Ｃ Ｗ Ｌ Ｔ Ｓ 一 １ １ １ 和学 习对 象规范（ Ｃ Ｅ Ｌ Ｔ Ｓ 一 ３ ） 。
行为特征、学习者特征、资源特征敬据库 Ｉ （ 数据统计 、数据挖掘） ｌ
— — — — — — — — — — — —
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———ຫໍສະໝຸດ ————
—
个体信息 ：行 ＼
／ 整体倍息：行为属性及
为属 性及量化 ＼ ／ 量化统计结 果的对比分 统计 结果 ＼／ 析、评 价反馈
加 深 入 地 了解 网 络 学 习 规 律 ， 评 价 和修 正各 自的 教 学 目
标、 学习方式和考核指标等 。 因此 ， 基于数据挖掘的网络 学 习行为应用系统 ， 能够针对不 同的学习者身份进行学习
行 为数 据采 集 ， 并 将所 得 的行 为数据 存 储 到相 应 的数 据 库 中， 提 供 了学 习进 度 管理 、 学 习 目标 评价 、 学 习结 果反 馈 和 学 习策 略跟 进 等诸 多功 能 ， 大 大 降低 了学 习管理 和 学 习 支
数据挖掘技术在网络教学中应用探析
（ ） 试 题 的 分 析 与 评 价 。通 过 分 析 考 试 成 绩 及 参 与 １对 考 试 的 样 本 ． 告 出现 异 常 反 应 的 试 题 ， 及 对 专 家 估 计 的 警 以 试 题 属 性 值 进 行 自动 校 正 等 等 。其 中 难 度 用 通 过 率 体 现 。 通 过 率 为组 成 试 卷 提 供选 题 依 据 ， 响着 分 数 的 分 布 形 态 ， 影 离 散程 度 ， 而 制 约 着 测 验 的 信 度 和 效 度 。 一 般 而 言 ， 个 从 整 试 卷 的难 度 平 均 为 ０ ５为 佳 ． 个 试 题 难 度 均 匀分 布 在 ０ ２ ． 各 ． 加 ． 之 间 为好 。区 分 度 反 应 了一 个 题 目的 鉴 别 能力 。 由 其 ８ ２ 数 据 挖 掘 技 术 的 目 的 与 发 展 趋 势 可 以得 到三 个 方 面 的 信 息 ， 目能 否 有 效 的 测 量 或 预 测 所 题 ２ １ 数 据 挖 掘 技 术 的 目 的 ． 要 了解 的某些特 性 或正 态 ； 目能 否与其 他题 目一致 的 分 题 数 据 挖 掘 并 不 专 用 于 特 定 领 域 ， 需 要 凝 结 各 种 技 术 辨 被 试 以及 被 试 在该 试 题 的得 分 和 测 验 总 分 数 问 一 致 性 如 它 和创造力去探 索 可 能 隐藏 在 数据 中 的知 识 。在很 多 情 况 何 。区 分 度 取 值 介 于 （ ， １ 。 ＋１一 ） 下 ， 用 数 据 挖 掘 技 术 是 为 了实 现 以 下三 种 目的 。 应 （ ） 试 卷 的 分 析 与 评 价 。对 试 卷 的 分 析 可 以 利 用 关 ２对 （ ） 现 知 识 。 知 识 发 现 的 目 标 是 从 数 据 库 存 储 的 数 联 规则 对 试 卷 数 据 库 进 行 分 析 来 得 到 某 次 考 试 的 有 效 性 、 １发 据 中发现隐藏的关 系、 式和关联 。 模 可 信度 、 分 分 布 等 信 息 。 评 价 从 信 度 、 度 、 准 分 数 几 得 效 标 （ ） 数 据 可 视 化 。分 析 人 员 需 搞 清 楚 数 据 库 中 存 储 ２使 方 面来 进 行 。 的大 量 信 息 的含 意 。（ ） 正 数 据 。在 结 合 大 规 模 的 数 据 ３纠 其 中信 度 包 括 由客 观 题 构 成 的 试 卷 的 信 度 和 由 主 观 题 库 时 ， 据 库 的 数 据 常 常是 不 完 整 的 ， 且 通 常 包 含 错 误 和 数 而 构 成 的试 卷 的信 度 、 主 观 题 和 客 观 题 并 存 的 试 卷 的 信 度 ． 由 自相 矛 盾 的信 息 。 对 信 度 系数 的 大 小 度 量 ， 结 合 测 验 的 用 途 、 件 、 容 来 应 条 内 ２ ２ 数 据挖 掘 技 术 的 发 展 趋 势 ． 看 效 度 用 以 了解 测 验 的 质 量 和 功 能 ， 进 一 步 改 进 测 验 或 为 当前 ， 据挖 掘技 术 的研究 正 方兴 未艾 ， 计 在 ２ 数 预 １世 是 在 几 个 同 类 测 验 中 合 理 选 择 提 供 依 据 。 利 用 效 标 关 系 、 纪还会形成 更大 的高潮 ， 究 焦点 可能 会集 中到 以下几 个 效度 进 行 预 测 。 研 方 面 ： 究 专 门 用 于 知 识 发 现 的 数 据 挖 掘 语 言 ， 许 会 像 研 也 （ ） 学 生 的 分 析 与 评 价 。学 生 在 测 验 后 总 是 关 心 自 ３对 Ｓ ＱＬ语 言 一 样 走 向 形 式 化 和 标 准 化 ； 求 数 据 挖 掘 过 程 中 寻 己 的成 绩 ， 心 自己 成绩 的 排 名 ， 心 自 己哪 些 知 识 点 掌 握 关 关 的 可 视 化 方 法 ； 得 知 识 发 现 的 过 程 能 够 被 用 户 理 解 ， 便 使 也 的好 ． 些 知 识 点 掌 握 得 不 好 ， 知 道 进 一 步 努 力 的 方 向 。 哪 想 于 在 知 识 发 现 过 程 中 的 人 机 交 互 ； 究 在 网 络 环 境 下 的 数 研 可 以利 用 分 析 学 生 的 历 次 考 试 成 绩 及 试 卷 中 各 题 的 得 分 ， 据 挖 掘 技 术 ， 是 ， 论 怎 样 ， 求 牵 引 ， 场 驱 动 是 永 恒 分 析 学 生 的进 步 情 况 、 习 障 碍 、 识 点 和 知 识 单 元 的 掌 握 但 无 需 市 学 知 的 ， 据 挖 掘 将 首先 满 足 信 息 时 代 用 户 的 急 需 ， 量 基 于 数 数 大 情 况 等 等 其 中包 括 利 用 Ｚ分 数对 应 曲 线 图 对 学 生 同 时 进 行 据 挖 掘 的决 策 支 持 软 件 工 具 产 品将 会 问 世 。 的各 科 目测 试 成 绩 进 行 的 横 向 比 较 、 用 Ｚ分 数 对 应 曲 线 利 ３ 数 据 挖 掘 的 过 程 、 类 及 其 典 型 方 法 分 图及 二 列 相 关 系数 的 分 析 对 学 生 分 数 在 历 次 测 验 中 进 行 的 数据挖掘大致 分为四个步骤 ： 纵 向 比较 、 用 成 绩 分 布 曲线 得 出学 生 成 绩 频 数 分 布 图等 。 利 （ ） 源 发 现 ；２ 信 息 选 择 和 预 处 理 ； ３ 概 括 化 ； ４ ４ ２ 数 据 挖 掘 在 图 书 馆 管 理 系统 中的 应 用 １资 （） （） （） ． 分析 ， 据 数 据 挖 掘 的 应 用 类 型 不 同 ， 致 可 分 为 以 下 几 根 大 管 理 水 平 低 下 是 影 响 我 国 图 书 馆 事 业 发 展 的 重 要 因 素 数 据 挖 掘 ， 称 为 数 据 采 掘 、 据 开 采 ， 近 的 术 语 有 又 数 相 Ｋ （ 据库 知识发现）数据分析 、 据 融合 、 策 支持等 。 ＤＤ 数 、 数 决 目前 ， 外 在 数 据 挖 掘 方 面 的 发 展 趋 势 及 研 究 主 要 有 ： 知 国 对 识 发 现 方 法 的 研 究 进 一 步 发 展 。 国 内 从 事 数 据 挖 掘 研 究 的 人员 主 要 在 大 学 、 究 所 或 公 司 。 但 是 ， 内 关 于 数 据 挖 掘 研 国 的产 品还 很少 。 之 ～ ， 理 水 平 的提 高很 大 程 度 上 取 决 于 决 策 的科 学 与 否 。 管 （） 据 挖掘 能将 涉及 图 书馆这 一信 息 系统 的各种 内 １数 部数据和外部信 息汇集起来 ， 过处理和转换 。 经 式与算法 。这 里仅讨论 几种常见的典型 的实 现方法 。 （） ２ 利用 数据 挖掘 系统 提供 的 ＯＬ Ｐ工 具可 以对集 成 Ａ ① 神 经 网络 ： 决 策 树 ： 联 机 分 析 处 理 （ Ａ ） ④ 遗 数 据 进 行 多 维 分 析 比较 。对 决 策 假 设 进 行 审 查 和 验 证 。 提 ② ③ ＯＬ Ｐ ： 传算 法 ： 近邻 算 法 ； 规则 推 导 ； 数 据 可 视 化 。 ⑤ ⑥ ⑦ 高决 策 的 可 靠 度 和 可行 性 ， 到 合 理 利 用 有 限 资 金 、 化 图 达 优 目前 ， 据 挖 掘 技 术 正 处 在 发 展 当 中 。 数 据 挖 掘 涉 及 书 馆 资 源 配置 的 目 的 。 数 到数 理 统 计 、 糊 理 论 、 经 网 络 和 人 工 智 能 等 多 种 技 术 ， 模 神 （） 据 挖 掘 工 具 可 以 从 历 史 数 据 中 找 出 潜 在 的 模 式 ， ３数 技术含量 比较 高 ， 实现难度较 大。 并 在 模 式 的基 础 上 自动 作 出 预 测 ， 助 采 购 人 员 确 定 采 购 帮
智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台建设方案
培训与推广应用
培训计划制定
根据平台特点和目标用户需求，制定相应的培训计划和培训材料 。
培训实施
组织目标用户参加培训，并进行实操练习和答疑解惑。
推广应用
通过多种渠道宣传和推广平台，提高平台的知名度和使用率，促进 智慧课堂智慧教学的应用和发展。
07
预期效果与影响
提高教学质量与效果
智能分析学生学习数据
通过大数据分析学生的学习行为和成绩，为教师提供精准的教学反馈，帮助教师调整教学方法和策略 ，提高教学效果。
个性化教学
根据学生的学习特点和需求，提供个性化的教学资源和辅导，满足不同学生的需求，提高教学质量。
提升学生自主学习能力
自主学习资源推荐
根据学生的学习进度和能力，为学生推 荐适合的学习资源，引导学生自主学习 ，培养其独立思考和解决问题的能力。
将各个功能模块集成到一起，形成一个完整 的智慧课堂智慧教学大数据智能分析平台。
平台部署与测试
部署环境准备
根据平台架构和需求，准备相应的硬件和软件 环境。
系统安装与部署
将开发好的平台安装到准备好的环境中，并进 行相应的配置和部署。
系统测试与调试
对部署好的平台进行全面的测试和调试，确保平台运行稳定、功能正常。
数据安全与隐私保护
数据加密技术
采用数据加密技术，确保数据传输和存储的安全 性。
访问控制技术
通过设置访问控制策略，限制对数据的访问权限 ，防止数据泄露。
隐私保护技术
采用匿名化、去标识化等技术，保护用户隐私。
系统集成与测试
系统集成
将各个子系统进行集成，实现数据和功能的互通和共 享。
系统测试
对系统进行全面的测试，确保系统的稳定性和可靠性 。
数据挖掘在网络教学平台中的应用
数据挖掘在网络教学平台中的应用摘要：数据挖掘技术在教育事业中的应用对网络教学将有着积极的促进作用。
分析了基于数据挖掘技术的网络教学平台的构建情况，从而探析数据挖掘技术在网络教学尤其是成绩分析中的应用情况。
关键词：数据挖掘；网络教学；信息技术0 引言随着信息技术的不断发展及其广泛应用，信息化教育逐渐成为我国教育未来发展的趋势。
而在教学过程中进行信息分析是教育信息化发展的必然要求。
所以，教育信息化首先要处理的问题就是利用信息科学处理好各种教学信息，并对其进行有效的控制和评价。
作为发现知识、探索知识的技术，数据挖掘可以通过WWW、展开文件、数据仓库、关系数据库等数据集合中寻找出用户所要求的知识或者数据。
由于这些知识往往存于海量的异构的信息化社会中，对其进行挖掘必须采取一定的技术手段。
因此，要想将若隐若现、无以计数的、零散的教育信息联合成一个有利于教育决策的信息拼图，数据挖掘将发挥着重要的作用。
1 基于数据挖掘技术的网络教学平台的构建随着信息技术的发展，教育越来越趋向网络化、信息化，网络教育也越来越重视数据挖掘技术的应用，数据挖掘技术在网络教学平台中的应用也开始从以网站为中心向以学生为中心转化。
学生在通过网络进行学习、获得资源、进行考试、作业、实验的同时，他们也将会在Web服务器端上留下或者产生许多有用的访问数据和信息，通过数据挖掘技术能够从这些数据和信息中获得可用于教学的知识，并指导着教师的教学活动和网站结构的改善。
1.1 数据挖掘在网络教学平台中的应用思路通过数据挖掘来构建网络教学平台的关键是对学生学习的各个阶段进行差异化分析，从而根据参与学习学生的具体情况进行分类，对不同的学生设计不一样的教学内容和方法、进程。
同时根据所搜集到的学生信息对学生学习的每个阶段进行信息反馈及评价，根据学生的个性设计相应的教学计划。
利用数据挖掘技术于网络教学平台的思路主要是：首先对于每个主题知识，都设计初级、中级、高级3种学习方案；接着在学生用户进行注册时，学生们将其个人信息进行输入，此时，系统会采取具体的SLIQ算法获取学生用户的个人信息并将其信息进行归类处理，将学生按照其学习能力或者成绩进行分类，并且在归类之后，学生用户所属的类别会因为其个人信息的更新和其成绩、学习能力的更改而会发生改变，例如，某一学生之前的学习能力为“低级”，或者其成绩为合格，在进行一段时间的网络教学之后，使其学习能力得到了提高，变为了“中级”，这时，此学生的属性将会发生改变，其类别将会进行重新计算，他的学习等级属性将发生提高。
数据挖掘技术在教学资源平台中的应用分析
信息通信INFORMATION&COMMUNICATIONS2020 (Sum.No212)2020年第8期（总第212期）数据挖掘技术在教学资源平台中的应用分析冯欣（湖南民族职业学院，湖南岳FEI414000）摘要：文章对数据挖掘技术进行了简要介绍，并分析了现代教育背景下常用的数据挖掘技术种类，以此为基础探讨了数据挖掘技术在教学资源平台中应用的必要性与方案，旨在为数据挖掘技术深层次教育应用提供参考意见,促进我国教育体系的完善。
关键词:数据挖掘;教学资源平台；网络教学中图分类号:G434文献标识码:A文章编号：1673-1131（2020）08-0285-020引言数据挖掘技术出现时间较晚，距今不过30年，但在实际应用中展现出的价值却是十分重大。
其在教学资源平台中的应用可以促进教育体系的改进与完善，加速网络教育发展、进步，对我国教育转型与教育资源公平性意义重大。
1数据挖掘技术数据挖掘技术指充分利用数据库中的海量数据，通过数据内部联系的检验分析，从中提取出价值较高的、隐藏信息，可以帮助人发现事物之间隐藏的非典型逻辑关系，有助于决策辅助，甚至可以实现某些事物发展的预测。
数据挖掘技术在现代应用范围较广，商业、医疗、科研、教育、地区管理等行业中均有较为深入的参与。
数据挖掘即对数据库中的数据进行某种特定算法分析,但数据并非总是能直接应用到逻辑算法之中，需要进行一定的前期工作。
第一，准备流程。
准备流程主要指数据的收集与整理。
在现代技术背景下，数据收集较为简单，即从数据库中提取某一种类或者范围的数据集合。
数据整理主要指消除数据库中原始数据存在的信息干扰，如数据缺失、数据误差、数据噪声、无关数据等等。
由于现阶段数据挖掘技术并不能完全识别数据中存在的孤立成分,在无预处理的前提下，挖掘出的信息存在无法正确指导决策的可能。
第二，数据简化。
即在明确挖掘特征的前提下，对数据进行再次处理，删减其中无关数据，使其成为更加规范、整洁、简单的逻辑处理目标。
远程教育系统中数据挖掘技术的应用
画
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ｌ户务统ｌ 数挖系 １ 用服系 据掘统 Ｉ
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年代。 数据挖掘技术是一门发展速度较快的交叉学科。 数据挖掘技术可 以从大量数据中有效地发现隐含其中的未知的、有用的、不一般的信 息， 用以对决策活动进行支持。数据挖掘基本功能主要为建档、 、 分类 聚 类、 估计、 关联分组、 描述、 预测等。 数据挖掘技术的对象包括各种类型的 数据， 如数据库、 图像等各种结构化的数据和信息 、 文本等非结构化的
数 据。 常用 的数 据挖掘技术 ：
图 １基于 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 的系统 模型
（） １联系分析 ： 发现数据属性之间的联系。 （） ２演变分析 ： 联系发生在不同的数据之间， 描述时间序列数据随
时 间变化 的规律 或趋势 。 （） 和 聚类 ： 数据 的特 征将数 据划 分为 若干 类别 ， 来判 ３分类 按 由此
别或预测新的数据对象所属的数据类。 （） ４异常分析： 又称离散点分析。—个数据集中往往包含一些特别
的数 据 ， 其行为和模 式与一般 的数 据不 同， 这些数据称 为“ 异常” 。 ２ ． ２基于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的系统架构 Ａ ｅｔ ｇｎ是指 能 自主活动 的软件或者硬件 实体 。 常翻译为 ： 通 智能体 。 现在信息技术领域 的 Ａ ｅｔ ｇｎ 概念是 由麻省理工学院的计算机学 家， 人工智能 学科创 始人之一 Ｍｎｋ 提 出的。传统 的计算 系统是 封闭 ｉｓｙ 的 ， 满足 一致性 的要 求 ， 而社会 机 制是开 放 的 ， 能满足 一致 性条 要 然 不 件 ， 种机制 下的部分 个体在矛 盾的情 况下 ， 这 需要通 过某种 协商机 制达 成— 个可接受 的解。 ｉｓｙ Ｍ ｎｋ 将计算社 会 中的这种个体 称为 Ａ ｅｔ这些 ｇｎ。 个体 的有 机组合 则构 成计算社 会一 多 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统 。 本 文 中提 出了一 种基 于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的远程教 育 系统 的系统 架构模 型 。 该模 型利用 Ａ ｅｔ 信息获取 ， 以及反馈 区分 开 ， 据的结 构适 ｇｎ将 分析 使数 合 于数据挖掘 的需要 。（ 见图 １ ） 如图这种 系统架构 是按 照“／三层模 设” 计 的。三层模 型包括 ： ＢＳ 设 交 互层 、 中间层和数 据库服务 器层 。交 互层面 向用 户 ， 机上配 置浏 客户 览器 。主要功 能是接 受用户 的请 求并将 教育 系统分析处 理后 的信 息呈
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网络教学平台中数据挖掘系统分析
发表时间：2018-05-23T09:47:43.843Z 来源：《基层建设》2018年第4期作者：王升
[导读] 摘要：网络教学平台中的数据挖掘系统有助于网络教学平台上海量数据的挖掘，不仅能充分发挥信息数据的最大价值，同时还能满足用户的个性化需求，对提升教学质量和教学效率有非常重要的意义。
武汉城市职业学院湖北武汉 430064
摘要：网络教学平台中的数据挖掘系统有助于网络教学平台上海量数据的挖掘，不仅能充分发挥信息数据的最大价值，同时还能满足用户的个性化需求，对提升教学质量和教学效率有非常重要的意义。
下文从网络教学平台中所用到的数据挖掘技术以及网络教学平台中数据挖掘系统的架构、应用三个方面，对网络教学平台中数据挖掘系统进行分析，旨在为相关人员提供参考。
关键词：网络教学平台；数据挖掘技术；决策树
引言
信息技术的飞速发展，推动了我国各个领域信息化的发展，其中以教育领域为代表的网络教学平台发展最为迅速。
在网络教学平台中，数据挖掘系统的应用，优化了网络教学平台结构，完善了网络教学平台的功能，有效的推动了教育领域的改革，实现了个性化网络教学，对教育事业的发展具有非常重要的意义。
1网络教学平台中常用的数据挖掘技术
1.1聚类分析
聚类分析是一种动态的分类方法，主要是将数据集按照不同的类别进行分类，类别之间差异较大，而同类数据则存在较小的差异。
聚类分析中分组的数目是未知的，是数据挖掘系统中获取数据分布情况、分析特定类别的独立工具。
聚类分析中包含多种聚类算法，分别是：基于距离、层次、密度、网格、模型的不同算法，在实际的应用过程中，研发人员可以根据不同的目标选择相应的聚类算法。
在上述算法中应用较为广的是基于距离的聚类算法，如K-means聚类算法。
1.2决策树分析
决策树是数据挖掘领域中对所研究的事物进行分类、预测的常用工具。
决策树算法采用自上而下的递归方式，将数据分类建立一个树形结构。
树的每个叶节点代表的是一个类别，它的分支则是测试或选择的结果，而树的最高层代表的是根节点。
决策树中的每个节点都选择效果最好的属性对样本进行分类，直至这棵树能够准确的对样本进行分类，或已无可使用的属性。
决策树在建立处理会出现很多不可靠的分支或子树，这时需对其进行剪枝处理，以提升系统分类识别速度。
决策树的典型算法有ID3、C4.5、CART、CHAID等。
2网络教学平台中数据挖掘系统架构
系统架构设计，对于网络教学平台中数据挖掘系统的开发非常重要。
在网络教学平台数据挖掘系统研究中，部分人员是根据相关体系架构提出的架构设计方案（如一多层神经网络算法为基础建立起用户、知识之间的关系），而部分人则采用的是B/S三层架构，主要体现了网络教学平台中数据挖掘系统的功能。
在具体的系统架构设计中，相关人员可以结合本校实际情况以及想要实现的目标，进行设计，对于在线测试分析与数据挖掘系统可参考图1架构。
图1在线测试分析与数据挖掘系统的体系结构图
3数据挖掘在网络教学平台中的应用
3.1网络教学平台中数据挖掘的过程
一个网络教学平台数据挖掘系统可以划分为多个过程及其状态，数据挖掘通过划分的教育过程及其状态可以细化挖掘发现其规则及预测。
当然前提是有这方面相关的数据及挖掘的必要性。
根据挖掘预测的要素目标，可以详细分析教育过程及其状态每一阶段的教育要素的挖掘预测内容。
网络教学平台中数据挖掘系统的数据挖掘过程包括：设计、分析、开发、实施、管理、评价。
同时该系统也要遵循网络教学过程，使该系统能够更好的为网络教学平台服务。
网络教学平台中数据挖掘系统主要是利用数据挖掘技术来对学习资源和学习过程进行优化的系统过程。
3.2网络教学平台中数据挖掘系统的应用功能
首先，对于教学者而言，数据挖掘系统是非常有力的辅助教学工具，有助于教学者完成教学目标。
一是，教师通过网络教学平台中数据挖掘系统可以促进其教学的完善。
教学者要与其他要素（学习者个体、学生当前学习情况、预测可能发生的结果）进行匹配，以改进教学。
如，在该系统的辅助下，教师可以有针对性地对学生进行辅导、了解学生的学习情况及特点、合理规划课程、与其他学科教师进行写作挖掘等。
在数据挖掘系统视角下，教学内容被分为科学、哲学、兴趣爱好、技术、实践等多个层次，而数据挖掘系统可以对每个层次的教学内容进行相应的挖掘处理和分析，从而形成了相应的知识挖掘层次，如科学挖掘层、哲学挖掘层、兴趣爱好挖掘层、技术挖掘层、实践挖掘层等；其次，对于学习者而言，网络教学平台中数据挖掘系统尊重学习者的主体地位，将学习细化为学习资源与人际关系的动态组合。
在网络教学平台中，学习者利用数据挖掘系统在自身已经积累的知识、学习经验、学习经历的基础上建构新的知识体系，并通过合作和协商来完成知识体系的建构。
学习者通过网络教学平台中数据挖掘系统对自身和教学资源、教学过程等要素进行挖掘和分析，找到适合自己的最佳匹配对象（学习资源、学习方法）。
在数据挖掘系统各种功能的作用下，学习者的学习方法、学习态度都会得到很大的改变和提升，促进其对知识的理解和掌握，有助于其未来的发展。
因此，无论是学习者还是教学者都要善于运用数据挖掘系统，以不断提升自身的教学/学习效率。
结束语
综上所述，数据挖掘技术随着大数据时代的到来已经被广泛应用到了各个领域。
在教育领域网络教学平台的应用中，能够发挥信息数据的最大价值，将有价值的数据挖掘出来，满足用户的平台体验需求，提升学生的学习性，增强教师教学的针对性。
应用网络教学平台数
据挖掘系统，可以让教师更加了解学生，找到影响学生学习的因素，通过合理调整网络教学平台教学重点和教学方法，提升教学效率，进而促进教育事业的飞速发展。
参考文献：
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