基于聚类分析的网络慕课结构化数据建模研究

• 作者: 仲英济
• 来源期刊: 科教导刊-电子版（上旬）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 慕课建模 结构化数据
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 科学技术
• 页码范围: 286-287
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

在利用慕课开展教学的过程中,在线学生数量增加所导致的教师与学生人数比例失衡、师生交互受限、个性化辅导不及时、慕课效率不高等一系列的问题日益严重.基于数据聚类分析的网络慕课结构化数据建模是解决这些问题的最佳选择.本文所提出的新型基于数据聚类分析的网络慕课结构化数据模型构建方法,可以显著优化慕课技术体系的分层结构,有效增强慕课系统业务数据的识别精确度,改进慕课系统的交互式性能,并很好的提升慕课系统的工作效率.这种数据模型充分整合了数据挖掘和数据聚类分析的优势来搭建数据模型的雏形,将数据建模所需要的各个功能模块进行归纳和提炼,突破单一数据建模主体力量不足的限制,解决了单一数据建模结构单一、适用性差的问题.相对于传统依托单一化主体力量对慕课进行建模的方式,基于数据聚类分析的网络慕课结构化数据建模方式对慕课应用的适用性强、处理速度快,为教育建模目标的指标集合选取和指标特征提取奠定了基础.