高校体育网络信息化探讨

高校体育网络信息化程度的高低,体现了高校体育发展和体育教学信息化的程度,也在一定程度上体现了教师和学生对体育信息化认知的综合评价能力。本文通过查阅文献资料、社会统计调查等方式,对高校体育网络信息化进行了分析和探讨,以了解我国高校的体育网络信息化状态,促进高校体育网络信息化的建设与发展。     

关联规则挖掘在高校教学评价中的应用

将数据挖掘中关联规则应用到高校教学评价中,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息.利用改进的Apriori算法挖掘评教数据,从大量的评教数据中发现数据间的关联.通过实例分析,结果发现了评价等级与教师的学历、职称、教龄、科研能力之间的关联.分析并利用这些关联规则,既可以提高授课教师的教学水平,又可以为教学管理部门的提供决策参考,从而提高教育教学质量.     

数据挖掘技术在网络化教学中的应用

本文初步探讨了在传统的网络化教学系统中应用数据挖掘技术中聚类和关联规则两种方法,解决了以往在网络化教学系统中不能对学生练习结果进行科学、客观分析的实际问题.应用数据挖掘技术的网络化教学系统,在一定程度上能提高教师的教学效率.     

基于移动平台的讨论式教学在项目化教学中的应用研究

项目化教学中传统方法忽视了学生自我学习和实践的能力,为了提高学生交流能力和解决问题的能力,提出了讨论式教学模式.讨论式教学模式在教师的提示和引导下启发学生积极主动地思考问题,并在同学之间、师生之间进行相互交流和互动式思考和学习.在移动互联网普及的大环境下,为解决讨论式教学时间不易控制,教学进度和教学目标难以按计划进行的问题,同时体现讨论式教学的实时性,对基于移动平台的讨论式教学模式在项目化教学中的具体应用做了一定的探索和研究.     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

简析中职计算机教学中基于项目的教学设计

基于项目的学习模式注重在真实的情景中培养学生主动探索、解决问题的能力,注重学生在学习活动中个体能力的发展与体现,克服以往学生依赖教师书本的被动学习,真正体现以学生为主体,引导学生转变学习思维与方式,促进学生动手能力和创新意识的提高。本文在阐述基于项目的教学设计原则和教学设计分析的基础上,展示了一个基于项目的教学设计实例。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少.数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系.     

基于粒度计算的教学质量评价

连续多年的扩招,高校在校生的规模急剧扩大,高校的教学质量成了全社会关注的焦点.如何科学、合理地确定评价指标,对教师的教学质量进行客观公正地评价,是当前的重要课题.利用粗糙集的属性约简和决策规则生成方法,分析学生对教师课堂教学的测评数据,得到了影响教学质量的关键因素和评价教学质量的最小规则.所得结果对教师改进教学方法,提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

数据挖掘在对教师档案和教学质量评分关联分析的应用

本文以当前的高职教育教学为平台,利用数据挖掘技术对教师学历结构、年龄结构、教师能力结构、＂双师型＂比例、专/兼职结构等因素对教师教学质量水平的影响进行了关联分析研究,对评价信息进行分析、统计并做出结论。通过对学生评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,利用关联规则挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,并对挖掘结果进行了分析...     

量化关联规则在高校就业信息数据中的应用

针对就业信息数据中存在着大量的量化属性和分类属性等现象,提出了一种基于k-means的量化关联规则挖掘方法。该方法利用聚类算法k-means对量化属性进行合理分区,将量化属性转化为布尔型;利用改进的布尔关联规则方法对此进行关联规则挖掘,找出学生的受教育属性和就业属性之间的关联性;对挖掘出的规则进行分析和运用。就业信息数据实验证明,文中所提方法对就业信息进行挖掘是有效的、可行的。     

使用关联规则挖掘高校教学评价数据

以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素（学历、职称、教龄）与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。     

基于数据立方体的网络教学评价模型

网络教学评价是网络教学的一个重要环节。提出了基于数据立方体的网络教学评价模型,以学生、教师为评价对象,构建相应的数据立方体。学生学习行为数据立方体及教师教学行为数据立方体均由六个维度构成,以访问时间作为主要的度量值。并讨论了模型中涉及的关键技术。     

网络环境下精品课程教师信息技术能力培养研究

2003年4月教育部下发了《教育部关于启动高等学校教学质量与教学改革工程精品课程建设工作的通知》,要求全国高等学校启动教学质量与教学改革工程精品课程建设工作。广大教师积极参与其中,努力建设自己所教授的课程,力争成为精品课程。但是,在精品课建设当中,由于专业教师信息技术能力欠缺,使课程建设遇到了瓶颈。本文从分析精品课教师具备信息技术能力的必要性入手,指出精品课教师应该具备的信息技术能力,最后提出精品课教师在网络环境下提高信息技术能力的途径。     

如何加强初中信息技术创新教育

近些年来,信息技术教学与应用已经纳入了正常的教学轨道,如何加大初中信息技术创新教育是我们初中信息技术教师义不容辞的责任。学校是信息技术教育的基地,学校首先要搞好学校硬件建设,老师要采取好的教学方法,多给予他们上级实践动手的机会,精讲多练,有的放矢,因材施教,开发学生的创造才能,调动学生学习信息技术的积极性,不断拓展学生信息技术知识素养。     

线上体育课堂在线人数的智能评估方法

由于线上教学时,学生与教师无法面对面交流,给教师监察学生行为与课堂表现造成极大不便,为此研究线上体育课堂在线人数智能评估方法.使用量化分析法采集在线人数学习行为相关信息数据,获得学习行为信息数据集;构建线上课堂在线人数信息处理系统,并利用可视化与平行坐标方法将学习行为数据进行分段评估处理,实现各段学习行为的准确评估.实...     

诊改视域下师生课堂互动行为研究

提升教学质量是高职院校人才培养工作的永恒主题。在信息化时代的今天,信息技术的融合为课堂教学的诊断与评估提供了新的视角。本文在弗兰德斯互动分析理论(FIAS)基础上,基于应用软件,对高校师生课堂互动行为进行研究。自动生成合理的分析报告,可为教师提升教学能力提供反思和改进的依据,帮助教师在教学过程中发现问题并及时诊改。     

课程评价中考虑误导抑制的关联规则高效提取

针对高校课程评价,研究数据驱动的教学管理与决策问题.由某校的课程评价指标体系,确定涵盖学生、教师、同行专家和教学督导等多维度评价数据的数据结构.对采集的调查问卷数据进行清洗和转换等预处理后,构造完成供数据挖掘的数据集.考虑误导性规则抑制,使用基于差异兴趣度的改进Apriori关联规则挖掘算法,提取评价指标间的关联规则.将发现的关系模式与使用传统Apriori关联规则挖掘算法所得结果进行比较,显示本文所用改进Apriori方法能够提高知识发现的效率和准确性,对课程建设具有更强的指导作用.     

数据挖掘在选课系统中的应用

利用课程等级信息和选课次序评价信息等,挖掘课程之间的关联关系,导出关联规则,找出影响课程,分析影响度。利用仿真数据进行验证,然后对某一届同一专业全部学生全学年成绩进行分析,挖掘实际数据中潜在的关联规则,给出选课建议。     

关联规则挖掘理论及其应用研究

关联规则是数据挖掘的重要概念,其应用研究是目前数据挖掘研究的热点之一。本文针对目前学校教学评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理问题,为了解决这些问题,在查阅大量资料,并通过教学评价数据的有效挖掘,运用关联规则挖掘理论技术,构建教学评价新模式,从而使教学评价公平、公正、合理和高效,并通过实例阐述其在教学评价中应用的重要性。