基于复杂网络的本科课程网络分析

• 作者: 任涛 卢诗洁 张琳 肖井华 胡一川
• 来源期刊: 科学通报
• 年，卷（期）: 2017,（28）
• 所属期刊栏目: 观点
• 页码范围: 3277-3284
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N972016-01357

摘要

复杂网络是根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法,是研究复杂系统的新视角[1～3],它关注系统中个体的相互关联,是理解复杂系统的基础.复杂网络目前已经应用在自然科学与社会科学研究的各方面,比如疾病传播[4]、气象动力学[5]、历史演化[6]等.随着大规模教育数据的电子化和数据挖掘方法的涌现,教育数据挖掘(educational data mining,EDM)[7～9]逐渐成为了一门新兴的交叉学科.借助统计学、计算机算法、以及复杂网络分析等方法,挖掘大量教学数据中隐藏的模式和规律,并应用于教育系统,是教育数据挖掘的核心任务,目前已经取得了丰富的创新性成果,如课程推荐[10]、成绩预测[11],以及在线个性化教育[12]等.