数据挖掘在电大开放教育学习指导体系中的应用研究

摘要

现代远程开放教育是一种新型教育方式，是随着现代信息技术的发展而产生的，它是建立在现代信息技术上的一种教学模式，主要应用与数字网络通信，计算机多媒体等技术，是计算机技术和网络技术在远程教育领域的应用。随着广播电视大学教育体制的改革，电大系统省校教学平台版本也从1.51升级到2.0，学生选课的自主性更大。但是因为广播电视大学学生基础低于普通高校，在选课过程中，对所选的课程认识不足，从而导致学生选课具有一定的盲目性。因此，通过对电大教学平台数据库进行挖掘，通过课程之间的相关性得到课程的先修后继关系，为学生在选课过程中提供有意义的指导，避免学生在选课时因为没有指导而无从下手的问题。
　　传统的关联规则主要考虑置信度和支持度两个阈值，而仅考虑这两个阈值，挖掘得到的规则数量偏多，不能确定课程之间的先修后继关系，而且有些规则极具误导性和欺骗性等问题。本文主要研究了数据挖掘中的关联规则算法，研究内容和取得的成果如下:
　　1.传统的关联规则算法在开放教育学习指导体系中的应用进行研究，并全面的评估其性能。
　　2.研究了当前主要的关联规则算法并分析其局限性，在此基础上提出基于相关系数的关联规则在电大开放教育学习指导系统中的应用。
　　3.以本文提出的算法为基础，利用Microsoft Visual Studio2005开发工具设计并实现了一个基于Windows操作系统的课程相关性挖掘平台。
　　4.采用吉林广播电视大学4年近8个季度的学生选课及成绩记录作为测试原始数据进行测试，与传统关联规则算法进行比较，得出基于相关系数的关联规则算法在解决挖掘课程相关性问题是有效的，同时也存在一些问题。最后阐述了本算法在电大开放教育学习指导体系中的发展前景。

目录

声明

摘要

第1章 序言

1．1 电大现代远程开放教育概述

1．2 研究电大开放教育学习指导体系的背景及意义

1．3 国内外研究现状概述

1．4 本文所要解决的问题及内容安排

1．5 本文的现实意义

第2章 数据挖掘基础

2．1 关联分析

2．1．1 Apriori算法

2．1．2 基于划分的算法

2．1．3 FP-树频繁项目集算法

2．1．4 多层关联规则挖掘算法

2．2 分类

2．3 聚类分析

2．4 预测

第3章 关联规则在开放教育学习指导中的应用与研究

3．1 关联规则技术

3．2 传统关联规则技术在学习指导中的应用

3．2．1 数据预处理

3．2．2 数据挖掘关联算法的实现

3．2．3 传统关联规则技术在开放教育学习指导中的应用性能分析

3．3 相关度在学习指导中的应用

3．3．1 相关系数提出的背景

3．3．2 相关系数的定义

3．3．3 基于相关系数挖掘方法在学习指导中的应用性能分析

第4章 相关度在开放教育学习指导系统的应用与实现

4．1 系统分析

4．1．1 对象层

4．1．2 结构层

4．1．3 主题层

4．1．4 用例视图

4．2 系统设计

4．2．1 问题空间设计

4．2．2 数据库管理设计

4．2．3 任务管理设计

4．2．4 人机交互设计

4．3 系统实现

4．3．1 数据导入并预处理

4．3．2 程序设计

4．4 实验结果

第5章 结束语

5．1 系统性能分析

5．2 系统局限性

5．3 结论及展望

参考文献

后记

在学期间公开发表论文及著作情况