基于数据挖掘的高职学生个性化学习分析系统设计

针对高职教育发展的现状和高职学生在课程选择等方面存在的问题,介绍了高职教育教学研究中引入数据挖掘技术的必要性,并提出了如何有效利用数据挖掘方法和商业智能工具对高职学生的学习过程进行个性化分析的研究思路,在此基础上,给出了具有数据集成、数据建模、数据分析与展现功能的高职学生个性化学习分析系统的整体框架。     

教育数据在课堂与在线教学中的应用研究

人工智能与大数据技术的应用,为教育教学注入了新的动力.文章以程序设计在线评测系统大数据为例,研究教育大数据在辅助课堂教学和在线教学中的应用.基于在线测评系统,分析学生学习流程及数据体系,剖析了教育数据在学习路径分析、相似度计算、个性化内容推荐、群体模型构建及学习成绩预测等领域的应用,为教育管理以及课堂教学与在线教学的深度融合提供决策支持.     

数据挖掘在大学英语成绩预测中的应用研究

"数据驱动学校,分析变革教育"[1]的大数据时代已经来临,数据挖掘这一技术在教育行业随之诞生。随着社会对英语的应用日益增加,英语学习日益重要,大数据及数据挖掘技术在英语教学与学习中的应用与研究将成为新的发展趋势。本研究是基于大学英语技能训练系统产生的教学数据进行的挖掘分析,选取和学生成绩相关的数据作为特征,以学生考试成绩为目标,运用GBDT模型进行模型训练,实现了学生成绩的预测,经过评估、分析发现用数据挖掘技术可以比较准确的预估学生成绩,验证了数据挖掘技术在大学英语学习中的应用,以及GBDT模型对结果预测的影响,对学生学习和教师教学有很大的指导作用和使用价值。     

QQ学习群数据图表助力混合式教学

针对混合式教学缺乏及时有效的指导和帮助,导致学生学习体验感差,无法长期坚持,而混合式教学过程中引入的QQ学习群又很少对日志数据进行分析研究等问题,提出利用QQ学习群导出的日志数据,结合Python数据可视化库或百度Echarts等工具生成相应图表,分析学生对课程知识点掌握的情况、学习难点、薄弱情况、不同时间段学习偏好以及学生的活跃度,介绍具体教学实践,最后说明教学效果。     

大数据技术原理与应用课程思政教学的探索与实践

为落实课程思政教学的根本任务,以大数据技术原理与应用课程为例,通过加强师资队伍建设、落实思想政治教育、改进教学内容、制定育人目标,形成融入思政元素的教学设计并实施教学。调查研究表明,学生对教学过程的满意度为85%～95%,增强了学生的学习兴趣和实际解决问题的能力。该课程改革有助于培养学生的爱国主义情怀、职业道德和人文情怀,也为其他课程建设做出初步的探索和实践。     

疫情期间在线教学模式研究与探索 ——以移动互联网应用与开发课程在线教学为例

针对疫情期间开展在线教学活动的需要,以保证学生在教学过程中的学习投入为切入点,介绍从在线教学设计中的课程资源整合、教学数据收集与分析对教学效果的影响等角度开展的研究,并以移动互联网应用与开发课程的在线教学为例,从设计小组分层教学、"一课程多平台"网上虚拟教学课堂、"不同教学场景对接不同教学工具"的混合式在线教学设计方法几方面,提出以"一中心三阶段"为核心的新型在线教学模式并介绍具体实践,最后总结疫情期间在线教学实践的启示.     

大数据背景下用户行为数据分析课程教学改革研究

随着大数据、云计算、互联网技术的快速发展,面向不同网民用户的网络媒介大量涌现,与之而来产生出大量的用户行为数据信息,如何针对海量化大数据进行自动收集、整合与可视化分析,成为数据分析课程教学关注的主要方向。通过基于Python软件数据抓取工具,可针对挖掘、爬取用户行为文本数据的执行历程,设置网络数据信息采集、机器学习、可视化分析的教学环节,对学生展开大数据技术、文本挖掘流程、可视化呈现方式的教学,优化课程教学情境、教学内容、演示实践方式、师生交互模式,帮助学生掌握用户行为数据爬取技术、大数据分析流程,以培养出符合行业需求的大数据统计与分析人才。     

翻转课堂在数字媒体技术课程中的应用探究——以宁夏大学为例

针对现代教育技术专业研究生在数字媒体技术课程中学生基础差异大、缺乏自主学习能力等问题,本文借助国际上推崇的翻转课堂教学模式,并在分析翻转课堂与传统课堂的不同特点的基础上,结合课程特点,将翻转课堂应用于宁夏大学现代教育技术专业研究生的数字媒体技术课程教学当中,构建了相应的教学流程与模型,以提高教学效果。     

基于首要教学原理的翻转课堂教学研究——以数据库应用技术课程为例

以首要教学原理教学设计思路为指导,紧扣开放教育以学生为中心、基于网络自主学习、远程支持服务和面授相结合的教学特点,以数据库应用技术课程为例,提出基于首要教学原理的翻转课堂教学模式,分析教学模式与课程及学情特点的契合度,介绍具体教学实践,最后从学习行为数据、课程考核成绩、学习满意度3个方面说明教学模式实施效果。     

大数据时代数据库系统课程建设研究与实践

针对新一代NoSQL和NewSQL技术,以及软件工程专业本科生数据库课程教学存在授课内容陈旧、学生数据库应用系统分析与设计能力不够、课程讲授与实验一直采用国外数据库产品等现状,重构数据库教学中的讲授内容和课程实验内容。将思政教育元素融入数据库教学中,构建新一代数据库教学课程知识体系。阐述大数据时代的数据库系统课程建设研究与实践,包括教学目标、课程内容、课程结构、教学计划和课程评价方法。实践结果表明,学生们对最新一代的数据库技术很感兴趣,课程效果良好,有效提高了学生数据库系统分析、设计与实现能力。     

基于用户视角下学习分析技术的应用与挑战

In the big data environment, with the rapid development of education information technology, learning analytics has been a hot research topic in recent years. In order to provide references for the follow-up study, based on the relevant literatures, this paper expounds the concept and characteristics of the learning analytics, from the user point of view of learners, teachers and teaching managers, and discusses the application of learning analytics in network learning and the problems and challenges faced by them.     

基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的K-means算法对成绩信息进行离散化处理,采用引入兴趣度的Apriori算法进行挖掘并根据得到的课程之间的关联规则绘制课程关系网络图,对课程间的关联关系、衔接关系以及课程的重要程度进行分析。应用所述方法进行挖掘能够减少大量没有意义的规则,提高了挖掘结果的准确性,挖掘所得到的结果不仅能够为教学方案的设计和改进提供一定的参考信息,还有助于提高学校的教学质量和学生的学习质量。     

大数据时代学员课程学习成败预测研究

为了顺应教育"大数据"时代,设计了学员课程学习大数据体系架构,给出了基于该架构的学员课程学习成败预测模型,并进行了基于大数据的课程学习成败因素分析。通过挖掘学员大数据的价值,为学员课程学习给以提醒和建议,为教员提供了学员全面的学习情况和全过程反馈,从而不断提高教学效果。     

生物医疗健康大数据应用支撑平台与关键技术

随着生物信息学的不断发展,生物医学领域积累了大量的数据,大数据已经贯穿基础研究、临床诊断、医药开发、健康管理等生物医学领域的各个环节。如何有效存储、管理、分析这些海量数据面临严峻的而挑战。基于超级计算机的计算分析和存储能力,在生物医学大数据处理的异构融合架构,面向生物医学大数据的层次式存储系统,生物医学大数据处理的异构并行计算和多源数据的汇聚机制与分析方法,突破生物医学大数据的汇聚、存储、分析等方面的关键技术,构建一个计算、分析处理和存储融合平台,以满足多种类型生物医学大数据应用的不同需求。     

Exploring Students Engagement Towards the Learning Management System (LMS) Using Learning Analytics

Learning analytics is a rapidly evolving research discipline that uses the insights generated from data analysis to support learners as well as optimize both the learning process and environment. This paper studied students’ engagement level of the Learning Management System (LMS) via a learning analytics tool, student’s approach in managing their studies and possible learning analytic methods to analyze student data. Moreover, extensive systematic literature review (SLR) was employed for the selection, sorting and exclusion of articles from diverse renowned sources. The findings show that most of the engagement in LMS are driven by educators. Additionally, we have discussed the factors in LMS, causes of low engagement and ways of increasing engagement factors via the Learning Analytics approach. Nevertheless, apart from recognizing the Learning Analytics approach as being a successful method and technique for analyzing the LMS data, this research further highlighted the possibility of merging the learning analytics technique with the LMS engagement in every institution as being a direction for future research.     

与基于模型定义技术相融合的工程图学课程教学探讨

摘 要：针对工程图学课程教学,从工程应用角度介绍了产品定义技术所经历的 3 个阶段, 即二维设计二维出图、三维设计二维出图和全三维数字化定义,引出基于模型技术的起源与应 用发展。结合波音 787 飞机模型解析了基于模型定义数据集的组成和表达形式。引用航空标准 中几何尺寸与公差标注方法,以圆柱面为例,探讨了与基于模型定义技术相融合的工程图学课 程教学案例,对比分析了二维工程图和三维基于模型定义数据集的表达内容、表达形式和优缺 点。与基于模型定义技术相融合的工程图学课程教学,一方面可以增加课堂信息量、拓宽学生 的知识面,强化学生的工程基础,为后续专业课程学习和实际应用打下良好基础;另一方面也 可以激发学生的学习兴趣和科研兴趣,形成科研与教学之间的良性互动。     

Modeling and Simulation of Entrepreneur Individual Based on Dynamic and Complex System Computing

There are disadvantages such as lack of resources and experience in college students’ entrepreneurship and the current research belong to the investigation and research, lacking the prediction simulation model research. Based on the theory of individual learning and the theory of complex systems, this study analyzes the mechanism of college students’ entrepreneurial process through dynamic learning theory, establishes the model of college students’ entrepreneurial subject, studies the different learning styles of college students, and discusses the influence of environmental dynamics on college students’ chance recognition. Through simulation and practice analysis, it is concluded that college students’ entrepreneurship is the process of learning and development of an individual and enterprise subject. Simultaneously, this study finds that the improvement of learning efficiency, learning channels and vision can effectively promote the development of enterprises, and can provide new ideas for the theoretical research of college students’ entrepreneurship.     

Can we predict success from log data in VLEs? Classification of interactions for learning analytics and their relation with performance in VLE-supported F2F and online learning

Learning analytics is the analysis of electronic learning data which allows teachers, course designers and administrators of virtual learning environments to search for unobserved patterns and underlying information in learning processes. The main aim of learning analytics is to improve learning outcomes and the overall learning process in electronic learning virtual classrooms and computer-supported education. The most basic unit of learning data in virtual learning environments for learning analytics is the interaction, but there is no consensus yet on which interactions are relevant for effective learning. Drawing upon extant literature, this research defines three system-independent classifications of interactions and evaluates the relation of their components with academic performance across two different learning modalities: virtual learning environment (VLE) supported face-to-face (F2F) and online learning. In order to do so, we performed an empirical study with data from six online and two VLE-supported F2F courses. Data extraction and analysis required the development of an ad hoc tool based on the proposed interaction classification. The main finding from this research is that, for each classification, there is a relation between some type of interactions and academic performance in online courses, whereas this relation is non-significant in the case of VLE-supported F2F courses. Implications for theory and practice are discussed next.     

支持深度学习的视觉数据库管理系统研究进展

计算机视觉因其强大的学习能力,在各种真实场景中得到了广泛应用.随着数据库的发展,利用数据库中成熟的数据管理技术来处理视觉分析应用,已成为一种日益增长的研究趋势.图像、视频和文本等多模态数据的相互融合处理,也促进了视觉分析应用的多样性和准确性.近年来,因深度学习的兴起,支持深度学习的视觉分析应用开始受到广泛关注.然而,传统的数据库管理技术在深度学习场景下面临着复杂视觉分析语义难以表达、应用执行效率低等问题.因此,支持深度学习的视觉数据库管理系统得到了广泛关注.综述了目前视觉数据库管理系统的研究进展:首先,总结了视觉数据库管理系统在不同层面上面临的挑战,包括编程接口、查询优化、执行调度和数据存储;其次,分别探讨了上述4个层面上的相关技术;最后,对视觉数据库管理系统未来的研究方向进行了展望.     

面向综合素质培养的 CAID 课程考核体系构建

为了顺应工业设计学科发展的时代要求,针对计算机辅助工业设计(CAID)课程现 有考核模式存在的问题,提出构建以综合素质培养为导向的 CAID 课程多元化考核体系。通过 建立过程考核机制,实施多元化考核方针,将过程考核、设计理论考核、实践能力考核以及综 合素质考核 4 部分贯穿于整个教学过程,结合学生兴趣,提高学生的学习自主性、积极性,从 而促进工业设计学生综合素质和创新能力的培养和提高。