【摘 要】
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【摘 要】 随着数字化学习系统的使用和流行，学生在与系统交互的过程中产生了大量的原始数据。因此，数据挖掘技术可以用来从这些数据中提取出有用的信息以改进高等教育机构的管理、教学和研究效率。例如将聚类算法、决策树和关联规则方法应用到高等教育过程中，可以帮助改进学生的学习表现、辅助选择课程和学校补助基金的最优化管理等等。本文以江南大学网络教学平台为例，采用数据挖掘技术，根据学生的相似特性对学生进行聚类
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【摘 要】
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社会网络分析对社群间的交互行为予以考察，对个体在群体的中心度、个体间相互之间的距离以及大群体中的小团体进行挖掘和呈现。一些主流的社会网络分析工具，包括美国加州大学欧文分校（UC Irvine）人员编写的Ucinet和澳大利亚卧龙岗（Wollongong）大学开发的针对Moodle、Blackboard等主流教学系统的SNAPP和微软研究院研究人员等研发作为Excel插件使用的NodeXL。该分析方法也存在自己的短板，一是“重频次轻深度”，以个体间的交互频次作为“远近亲疏”的分析依据，对交互内容的浅显深刻却未有甄别；二是“重结果轻过程”，往往截取某一时间点的社会网络现状作为分析对象，难以获得整个网络形成和发展的历程。本文是使用Weka和Ucinet来完成聚类和社会网络分析。
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[3] C. Romero， S. Ventura. Educational data mining： A survey from 1995 to 2005 [J]. Expert Systems with Applications， 2007， 33： 135-146.
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