數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在e—learning中的應用

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1、岫與越她Work＆Study'Abroad數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在E—Learning的應用◎吳代文王紅艷渭南師范學院傳媒工程系【摘要】數(shù)據(jù)挖掘是一種前沿技術(shù)，e—Learning~迅猛發(fā)展迫切需要滿足個性化學習的需求。首先介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，然后應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則兩種方法，可以實現(xiàn)對學生練習結(jié)果進行科學的、客觀的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在e—Iearning~習系統(tǒng)中的應用提高了學習系統(tǒng)的個性化服務水平，為系統(tǒng)的決策分析提供了智能的輔助手段?！娟P(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；eLearning；個性化學習數(shù)據(jù)挖掘作為一項全新的數(shù)據(jù)處理次學生出現(xiàn)錯誤教師要對其進行個別指庫中知識點的關(guān)聯(lián)規(guī)則，

2、并根據(jù)對每次于段，只經(jīng)歷了短短十幾年的發(fā)展，但導，很多時候?qū)W生都是在重復同樣的錯學生練習的結(jié)果分析，對數(shù)據(jù)庫中的各其核心技術(shù)卻已有了數(shù)十年的發(fā)展，其誤，教師在對多名學生進行指導后才發(fā)關(guān)聯(lián)關(guān)系進行動態(tài)調(diào)整。如果練習的結(jié)中包括數(shù)理統(tǒng)計、人工智能、機器學>J現(xiàn)是一個普遍存在的問題，這樣就浪費果證實了原數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，則適等。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)廣泛的應了教師大量的教學時間。應用數(shù)據(jù)挖掘當調(diào)高該規(guī)則叮信度[。用于各個領(lǐng)域，但在e—Learning方面基技術(shù)的e—Learning系統(tǒng)則可以有效的解對于錯誤結(jié)果，要進行關(guān)聯(lián)規(guī)則和本還足白，奉義就該技術(shù)在此方面的決這個問題，使教師能

3、夠準確的把握學聚類兩種分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則就是驗證知識應用做初步的探討。生對知識的掌握程度，以便及時的調(diào)整點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。對錯誤結(jié)果的聚類教學方法和教學重點，提高教學效果并分析可以劃分錯誤類型，根據(jù)同一知識1．數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使教學更加具有針對性。點錯誤學生的數(shù)量，并依據(jù)各知識點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對所有的錯誤記錄進行1．1數(shù)據(jù)挖掘的定義3．應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的E-Learning劃分。教師可根據(jù)每個劃分的特點采取數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含系統(tǒng)不同的教學措施。的、以前未知的、具有潛在應用價值的信息的過程。也把數(shù)據(jù)挖掘稱為矢¨識抽3．1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)4結(jié)束語取、數(shù)據(jù)捕撈、數(shù)據(jù)考古學等等。應

4、用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的e～Learning系統(tǒng)1．2數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)與傳統(tǒng)教學系統(tǒng)最大的不同，就是在原有應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的eLearning系統(tǒng)，1．2．1決策樹(decisiontree)系統(tǒng)的基礎七，在學生練習和教師指導之能使教師及時、詳細并準確地獲得學生掌決策樹(decisiontree)一般都是自問，加入了數(shù)據(jù)挖掘過程。數(shù)據(jù)挖掘過程握教學內(nèi)容和課后練習情況。這樣就可以上而下的來生成的。每個決策或事件(即由數(shù)據(jù)庫部分和挖掘部分組成。數(shù)據(jù)庫部有針對性地采取下一步教學措施，大大提自然狀態(tài))都可能引出兩個或多個事件，分包括正確習題結(jié)果、錯誤習題結(jié)果、知高了學生學習效率和教師教學

5、效果。導致不同的結(jié)果，把這種決策分支畫成圖識點關(guān)聯(lián)關(guān)系庫。目的就是通過對學生練形很像一一棵樹的枝干，故稱決策樹。決策習結(jié)果分類存儲，在以后的挖掘過程中應參考文獻樹提供了一種展示類似在什么條件下會得用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類兩種方法，對學生練習【1j邊肇祺，張學工，等．模式識別(第2版)．北京：到什么值這類規(guī)則的l方法。結(jié)果進行科學、客觀的分析，從而得出學清大學出版社，2000．1．2．2粗糙集(roughset)牛在練習中所犯錯誤的類型，用以指導教[2】李國輝，武德峰，付暢儉．多媒體知識及其獲粗糙集用于處理含糊性和不確定性，師下一步教學活動。取【c]．寧波：第十三屆全國多媒體技術(shù)學術(shù)

6、會是山集合的下近似、上近似來定義的。3．2系統(tǒng)功能實現(xiàn)議，2004：451—456．卡兒糙集是具有值隸屬函數(shù)的模糊集，3．2．1知識點關(guān)聯(lián)分析[3]邵峰晶，于忠清．數(shù)據(jù)挖掘——原理與算法常上j關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類和聚類方法結(jié)合使分解教學內(nèi)容的知識點，對于應用．北京：中國水利水電出版社，2003．用，一般不用[1]。粗糙集能有效地處數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)絡化教學系統(tǒng)來說是【4]JiaweiHan，MichelineKambr．DataMining：理下列問題：確定或不精確知識的表十分重要的一步。有了各知識點之間的ConceptsandTechniques[M]．MorganKaufman

7、n達；經(jīng)驗學)J并從經(jīng)驗中獲取知識；不關(guān)聯(lián)關(guān)系，系統(tǒng)才能最大限度的分析出Pubfishers，2002．～致信息的分析；根據(jù)不確定、不完整學生練習出錯的原因，從而為教師下一[5]HanJiawei，KamberM．范明，孟小峰，等譯．數(shù)據(jù)的知識進行推理；在保留信息的前提下步教學工作提供有益的指導。挖掘概念與技術(shù)Ira1．北京：機械工業(yè)出版社，2001．進行數(shù)據(jù)化簡；近似模式分類；識別并各知識點彼此的關(guān)聯(lián)關(guān)系確定后，放評估數(shù)據(jù)之問的依賴關(guān)系。在數(shù)據(jù)庫中作為知識點關(guān)聯(lián)關(guān)系的初始數(shù)基金項目：全文檢索技術(shù)在網(wǎng)絡教育中的1．