基于大数据的高校学生在线学习行为建模研究

作者：王俊松; 边荟凇; 周晓峰

来源：信息化研究, 2021, 47(06): 11-29.

• 教育数据挖掘
• 学习行为建模
• K-means算法
• 关联规则

教育数据挖掘促进教学管理的精准化和教育决策的科学化，是提升高校治理能力的重要路径。文章在现有的数据治理和数据开发项目经验基础上，围绕疫情背景下学生在线学习行为建模。应用数据治理技术构建学生基础大数据，应用K-means算法进行学生行为聚类分析，建立了涵盖弱参与型、主动参与型、密切配合型3种典型类别的学生在线学习行为模型。应用主成分分析法(PCA)构建指标库，挖掘学生在线学习互动要素的关键指标。应用Apriori算法构建关联规则库，发现课程之间的强关联关系。在线学习行为建模为新形势下的教学改革和学生发展提供决策支持。

• 单位
  南京信息职业技术学院