【摘 要】
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伴随高校的扩招,学生人数急剧增加,多年中学校沉积大量的学生学业和行为数据未得到有效利用。通过研究学生学业和在校行为数据,使用大数据技术和数据挖掘技术构造学生学业和行为数据的关联关系模型,并在此基础上设计学生的学业预警系统。通过该系统的研发,一方面,可辅助学生改变自己的学习行为,提高学业成绩,按期完成学业。另一方面,有助于教师充分了解学生的学业状态,有针对性的优化课程体系,推进学校教育改革的进程。因
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伴随高校的扩招,学生人数急剧增加,多年中学校沉积大量的学生学业和行为数据未得到有效利用。通过研究学生学业和在校行为数据,使用大数据技术和数据挖掘技术构造学生学业和行为数据的关联关系模型,并在此基础上设计学生的学业预警系统。通过该系统的研发,一方面,可辅助学生改变自己的学习行为,提高学业成绩,按期完成学业。另一方面,有助于教师充分了解学生的学业状态,有针对性的优化课程体系,推进学校教育改革的进程。因此,如何结合学生行为和学业特点,整合多元异构数据,设计和研发个性化的学生学业预警系统是一个值得研究的问题。本研究在现有理论和方法的基础上,首先,基于Hadoop的多源异构大数据处理技术,从多源异构数据的抽取,降维,清洗等预处理技术入手,设计了学业预警系统总体业务流程、总体技术架构并搭建了大数据处理平台。其次,结合数据特点,借鉴数据挖掘思想,以大数据为驱动,对学生成绩数据、上网数据和消费数据等进行深入分析,采用聚类算法,辨识并解析异常点。在此基础上,构建学生上网和消费行为与学习状态间的关联关系模型及信息及反馈机制,并设计了学生学业预警模块;最后,结合软件工程方法、工具和过程三要素,基于结构化范式,从软件架构设计、数据库设计、系统功能模块设计等几个方面,实现了学生学业预警的原型系统。
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