基于K-means算法的数字化教学资源的学生行为数据分析——以“护理管理学”课程为例

摘要

为进一步加强数字化教学资源在课程教学中的应用,提高数字化教学资源质量,实现对数字化教学资源质量持续改进的目的,以“护理管理学”课程为例,采集497名学生一个学期36类数字化教学资源行为数据,经过归一化处理、基于K-means算法完成行为数据的聚类。根据聚类结果,对各类数字化教学资源进行分析并提出针对性的改进建议。该方法可以解决数据量大、无法实现准确分析和避免手动分析结果偏差较大的问题,同时利用资源聚类结果,分析数字化教学资源的质量,为资源质量持续提升奠定基础。