吉林大学学报(信息科学版) ›› 2018, Vol. 36 ›› Issue (4): 459-464.

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教育大数据下基于离群检测的教学预警模型

于繁华,姚亦飞,逯启荣   

  1. 长春师范大学 计算机科学与技术学院,长春 130032
  • 出版日期:2018-07-24 发布日期:2019-01-18
  • 通讯作者: 通讯作者: 姚亦飞( 1981— ) ,女,长春师范大学讲师,博士,主要从事教育大数据和信息安全研究,( Tel) 86-13151578867( E-mail) yao_yifei@126.com。
  • 作者简介:于繁华(1970—) ,男,长春人,长春师范大学教授,博士,主要从事教育大数据和人工智能研究,(Tel) 86-13194375558(E-mail) yufanhua@163. com.
  • 基金资助:
    吉林省教育厅职业教育与成人教育教学改革研究重点课题基金资助项目( 2015ZCZ034) ; 吉林省教育厅“十三五”科学技术研究规划基金资助项目( JJKH20181179KJ) ; 长春师范大学研究生创新计划基金资助项目( cscxy2018017)

Early Warning Model Based on Outlier Detection under Background of Big Data on Education#br#

YU Fanhua,YAO Yifei,LU Qirong   

  1. School of Computer Science and Technology,Changchun Normal University,Changchun 130032,China
  • Online:2018-07-24 Published:2019-01-18

摘要: 针对在线教学过程中教学方案缺乏针对性、教学效果评估和反馈缺乏时效性的问题,在量化数据与相似度排序的基础上提出基于学习过程和学习成绩的分析算法,通过规则检测与离群检测建立了交互式教学系统中的预警模型,实现了基于学习行为分析的自动干预和主动干预。预警信息可视化结果表明,参与交互的各方均能够直观、高效地获取预警信息,对学习效果和学习成功率的提升起到了促进作用。

关键词: 教育数据挖掘, 学习分析, 教学预警, 离群检测, 相似度排序

Abstract: In view of the lack of pertinence in teaching plan and timeliness in teaching effect valuation,an early warning model of interactive teaching system is proposed based on rule detection and outlier detection. Analytical algorithms based on the learning process and academic performances are designed for automatic intervention and active intervention based on learning behavior analysis. After information visualization,the result shows that all parties involved can acquire early warning information intuitively and efficiently,which can promote the improvement of learning effect and learning success rate.

Key words: educational data mining, learning analytics, school precaution, outlier detection, similarity sorting

中图分类号: 

  • TP301