本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)課程的不斷發(fā)展,有越來越多的人開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)課程的教學質(zhì)量、教學效果如何,學生通過網(wǎng)絡(luò)學習的學習效果如何等問題。目前,在我國網(wǎng)絡(luò)課程的學習中,對學生的學習評價主要采用形成性評價和總結(jié)性評價相結(jié)合的形式。但是在實際的評價過程中還存在很多問題,尤其是形成性評價方面,其評價方式主要還是借鑒了傳統(tǒng)教學方式中的形成性評價方式,如根據(jù)學生平時的測驗,上交作業(yè)情況,參與學習活動的情況等作為對學生進行形成性評價的主要依據(jù)。而且這些形成性評價方式并沒有發(fā)揮形成性評價的真正作用,即“評價不是為了證明而是為了改進”,此外學生通過網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的學習相比傳統(tǒng)課堂環(huán)境的學習,更容易收集學生在學習過程中的一些信息,如學生的注冊信息,每次在線學習時間,學習進度,學習過程中的討論交流等信息。但是在目前的網(wǎng)絡(luò)課程教學中并沒有充分利用這些信息,來對學生進行形成性評價并對學生提供及時的反饋。 而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種“從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的但又是潛在有用的信息和知識的過程”的技術(shù)。目前該技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用在企業(yè)管理、市場銷售、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域,但在教育領(lǐng)域的應(yīng)用還沒有受到太多的關(guān)注。目前在眾多的數(shù)據(jù)挖掘軟件中,應(yīng)用比較廣泛的一款軟件是SPSS公司所發(fā)行的Clementine軟件。 因此本文主要借助數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine針對《大學英語B》這門網(wǎng)絡(luò)課程中學生在學習過程中留下的大量的、模糊的數(shù)據(jù)信息就學生的學習過程從學習者的學習方式、學習態(tài)度以及學習效果幾個方面進行初步的形成性評價分析,再利用JAVA編程語言實現(xiàn)對這些網(wǎng)絡(luò)學習中形成性評價信息管理系統(tǒng),方便教師以及學習者查看管理這些形成性評價信息,為利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)課程的形成性評價方面提供可行性,使教師和學習者可以根據(jù)評價結(jié)果及時對學生進行評價反饋以方便學生在后續(xù)的學習過程中不斷改進,以取得更好的學習效果,實現(xiàn)形成性評價的作用,發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)學習與傳統(tǒng)課堂教學相比所具有的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 網(wǎng)絡(luò)學習 形成性評價 SPSS Clementine
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：G434
【目錄】：

• 論文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 圖表目錄11-13
• 第1章 緒論13-18
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 研究內(nèi)容14-15
• 1.3 研究方法15-16
• 1.4 研究意義16
• 1.5 研究框架16-18
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價18-33
• 2.1 相關(guān)概念概述18-28
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘18-20
• 2.1.2 文本挖掘20-22
• 2.1.3 Web挖掘22-23
• 2.1.4 形成性評價23-25
• 2.1.5 網(wǎng)絡(luò)學習25-26
• 2.1.6 網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價26-28
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價研究現(xiàn)狀28-33
• 2.2.1 國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價的現(xiàn)狀28-31
• 2.2.2 國外網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價的現(xiàn)狀31-33
• 第3章 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)原理及工具介紹33-45
• 3.1 研究中采用的相關(guān)原理33-40
• 3.1.1 知識模式33-35
• 3.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則35-36
• 3.1.3 分類分析36-37
• 3.1.4 聚類分析37-38
• 3.1.5 時間序列分析38-39
• 3.1.6 統(tǒng)計分析39-40
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘工具介紹40-45
• 3.2.1 目前常用的數(shù)據(jù)挖掘工具40-42
• 3.2.2 SPSS Clementine工具42-44
• 3.2.3 TEXT Mining工具44-45
• 第4章 網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價中的數(shù)據(jù)挖掘45-63
• 4.1 研究對象與預挖掘問題45-49
• 4.1.1 研究對象46-48
• 4.1.2 預挖掘的問題48-49
• 4.2 數(shù)據(jù)的選擇49-50
• 4.3 數(shù)據(jù)的預處理50-54
• 4.4 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換54-57
• 4.5 數(shù)據(jù)的挖掘57-63
• 第5章 數(shù)據(jù)挖掘的深入分析63-79
• 5.1 學習方式分析63-66
• 5.2 學習態(tài)度分析66-69
• 5.3 學習效果分析69-71
• 5.4 網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價信息管理系統(tǒng)71-79
• 第6章 總結(jié)與展望79-81
• 6.1 研究總結(jié)79-80
• 6.2 研究展望80-81
• 附錄一81-82
• 附錄二82-86
• 附錄三86-93
• 參考文獻93-96
• 后記(致謝)96

【參考文獻】

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本文編號：304281