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教学领域的数据挖掘逐渐得到重视,主成分分析法作为挖掘技术之一,可以对复杂数据有效进行"降维"处理。将该方法应用到实际教学数据中,对现有的教学评价指标体系进行了挖掘分析,实验结果验证了该方法的有效性,可使得教学评价数据从海量到精准,为教学评价的科学合理提供技术支持。
基于PCA的教学评价指标体系研究
【摘 要】
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教学领域的数据挖掘逐渐得到重视,主成分分析法作为挖掘技术之一,可以对复杂数据有效进行"降维"处理。将该方法应用到实际教学数据中,对现有的教学评价指标体系进行了挖掘分
【机 构】
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吉林农业大学
【出 处】
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农业网络信息
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”规划科学研究课题“大数据时代数据挖掘在计算机基础教学中的应用研究”(编号:吉教科合字[2015]第183号);2015吉林省高等教育学会科研课题“人工神经网络在教学评价中的应用研究”(编号:JGJX2015D34)
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