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摘要:
随着高校教育规模的不断扩大,现有的教学管理模式突现出来的问题越来越多.在大数据时代背景下,采集学生的基本信息、考勤信息、上网信息、图书借阅信息、校园消费信息等特征作为学生标签,对学生特征汇总形成学生画像,对采集信息进行预处理生成学生特征矩阵,通过主成分分析法对学生特征矩阵进行降维处理,最后利用基于距离的聚类分析技术对经过降维后的学生特征数据分类,分离出偏离中心点的学生特征,获得学籍异常学生的信息,从而可以对学籍状态进行动态监测,对学籍状态异常学生进行预警和帮扶指导.
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篇名 大数据时代高校学籍预警机制的探索与研究
来源期刊 中国教育信息化·高教职教 学科 教育
关键词 学生画像 标签 特征矩阵
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 大数据应用
研究方向 页码范围 46-49
页数 4页 分类号 G641
字数 3559字 语种 中文
DOI
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 韩凤霞 北京信息科技大学工程训练中心 26 77 4.0 8.0
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中国教育信息化·高教职教
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