基于数据挖掘技术的学业诊断研究 ——从高职学生个性化学习的视角分析

• 作者: 张旭
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 教育
• 关键词: 数据挖掘技术 自适应学习 学业诊断
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 记录:数据与存储
• 页码范围: 174-175
• 页数: 2页
• 分类号: G434
• 语种: 中文

摘要

传统的学业诊断需要耗费教师大量的时间和精力,而且对隐含数据分析不够深入,缺乏连续的信息,无法形成动态学业诊断.在数据挖掘技术与教育的深度融合下,学业诊断更科学、精准.结合自适应学习方式,面向高职学生通过数据采集、分析、应用、反馈构建的学业诊断模型可以精准诊断学习问题,正确定位学习需求,实现个性化学习资源推送,促进学习效果的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭		6	30	2.0	5.0