基于数据挖掘的学生选课及学习行为分析算法研究

• 作者: 姜永超
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 确定因素法 序列模式
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 电子技术应用
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34|TM417
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.13.035

摘要

依据教育数据挖掘技术，通过关联规则挖掘中的确定因素法和序列模式挖掘，分别对学生课程选择的最小关联规则和学生的临时兴趣学习模式进行挖掘，以此进行学生的行为分析。首先，通过最小关联规则挖掘中的确定因素（DF）法，从课程数据库中挖掘学生课程选择的最小关联规则。其次，通过临时兴趣序列模式（TIPS）技术，在学习活动序列中发现短期的学习行为模式。最后，通过数据实验验证该算法具有实际意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜永超	燕山大学国际教育学院	12	50	4.0	6.0