【摘 要】
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目前国际上普遍认为,科学素养是指运用科学知识,确定问题和做出具有证据的结论,以便对自然世界和通过人类活动对自然世界的改变进行理解和作出决定的能力。科学素养(Scientific Literacy)作为国际科学教育的一个基本目标,是现阶段科学教育改革中普及科学知识及提升教育质量两大目标的前提和基础。而对科学素养的研究,离不开对科学素养水平的评估。学生科学素养水平的评估与培养,对各个国家的长期发展和民
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目前国际上普遍认为,科学素养是指运用科学知识,确定问题和做出具有证据的结论,以便对自然世界和通过人类活动对自然世界的改变进行理解和作出决定的能力。科学素养(Scientific Literacy)作为国际科学教育的一个基本目标,是现阶段科学教育改革中普及科学知识及提升教育质量两大目标的前提和基础。而对科学素养的研究,离不开对科学素养水平的评估。学生科学素养水平的评估与培养,对各个国家的长期发展和民族素质的提高有着根本的意义。国内科学教育研究领域的专家将信息技术、网络技术和传感器技术等相结合构建评测方案,构建相应的科学素养评测云平台并且该平台已经被投入到了初步的实际评测工作当中。但随着科学素养评测研究的不断深入,采集数据的规模在不断增大。如何更好地解读评测数据,使该领域的研究者、教师和家庭更快速地获取数据背后隐含的价值,就需要考虑引入新的技术和方法。本研究将数据挖掘与数据可视化技术应用到科学素养评测成绩分析中,得到了基于模糊聚类算法的成绩评级结果以及t基于关联规则算法的科学素养评测各维度之间的关系。在数据可视化上,基于前端技术,设计并实现数据可视化平台,使用了环图,雷达图,散点图等多种图表形式,同时与可视化的各方面特性进行结合,从评测数据各个属性值中观察其中的规律,从规律中得到有价值的信息,并将用于成绩评级的模糊C均值聚类算法嵌入平台中,方便之后的成绩评定工作。
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