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摘要:
为了根据认知及行为表现区分不同类别的学生以更好地提升教师教学质量,提出了基于认知行为计算模型的数据挖掘模型。基于各种重要的认知、行为输入参数,提出了认知、行为指数因子计算模型;依据所搜集的六个认知参数及三个行为参数,运用人工神经网络、灵敏度分析、数据挖掘及分类回归树算法对数据进行分类;将学生划分成三种不同的类别,从而更好地针对不同类别的学生实施不同的教学策略。实验结果表明,学生分类问题中,行为参数远比认知参数重要,分析结果表明了所提模型在教育系统教师工作支持领域的可行性。
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文献信息
篇名 认知行为计算模型结合DM的教学质量提升
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 认知行为计算模型 数据挖掘 教学质量提升 人工神经网络 灵敏度分析 分类回归树
年,卷(期) 2014,(9) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 237-241
页数 5页 分类号 TP399
字数 5447字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0268
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭丽蓉 重庆工业职业技术学院科研处 19 18 3.0 3.0
2 周磊 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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研究起点
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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