基于大数据技术的课程相关性分析研究

• 作者: 周永塔
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模并行处理 Apriori优化算法 学生成绩 课程相关性
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 76-77,80
• 页数: 3页
• 分类号: G642|TP311.13-4
• 字数: 2703字
• 语种: 中文

摘要

根据教育部十三五规划纲要文件,各高校需要重新制定未来五年发展计划以适应高校信息化的要求.因此,需要利用大数据手段,深入探讨高校教学方法,提高教学质量.当前,大数据技术的应用场景逐渐运用在教学管理中,其中,全面调整课程结构,优化各专业当前教学课程的设定,分析课程相关性和联系性是高校提高教学质量,实现教学课程层次化中最为迫切需要解决的问题.为了解高校开设课程的相关性,改进教学质量,拟利用Apriori优化算法和大规模并行处理技术对学生成绩进行课程相关性分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永塔	广东南华工商职业学院教育技术与信息中心	4	0	0.0	0.0