基于K-means聚类分析算法的大学生在线学习行为分析

作者：周树功

来源：信息与电脑(理论版), 2020, 32(16): 220-222.

• 学习行为分析
• K-mean聚类分析算法
• 数据挖掘

本文利用基于Python平台的机械学习算法库scikit-learn提供的无监督学习的机械学习算法K-Means聚类分析模型,对在学习通平台上进行在线学习的学生产生的学习行为数据进行聚类分析。通过对学习行为数据的抽取、清洗、转换和K-means模型的训练,最终将在线学习的学生分为4种类型的学习者,并且给出每名在线学习学生的学习者类型。本文重点分析了每种类型学习者的线上学习行为数据,结合教师实践教学经验对4种类型的学习者的学习行为特征进行分析和总结,并针对每种类型在线学习者的学习行为特征制订了科学、合理和个性化的教学方案,有效提升了学生的在线学习效率,也为疫情结束后有针对性地制订个性化、合理、有效的线下教学方案提供了决策依据。

• 单位
  唐山师范学院