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1、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,越來越多的人開始通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)。相比于傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式,在線學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于學(xué)習(xí)者可以根據(jù)自己的時(shí)間表安排學(xué)習(xí)計(jì)劃,可以根據(jù)自己現(xiàn)在的知識(shí)儲(chǔ)備狀況選擇更適合自己的章節(jié)內(nèi)容,有針對(duì)的對(duì)想要學(xué)習(xí)的知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí),提高了自我能動(dòng)性及學(xué)習(xí)效果。但由于指導(dǎo)者也是通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行指導(dǎo),難以避免地?zé)o法細(xì)致的分析各個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,如何解決個(gè)性化學(xué)習(xí)所帶來的指導(dǎo)困難的問題成為人們非常關(guān)注的課題。針對(duì)這個(gè)問題,本文進(jìn)行了深入研究,通
2、過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,解決了如何對(duì)各個(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的指導(dǎo),提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。
數(shù)據(jù)挖掘在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析方面具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值并能夠滿足現(xiàn)實(shí)需求,特別是當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)開始成為人們主要的活動(dòng)方式之一的情況下,數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值就更加體現(xiàn)出來。
本文通過決策樹算法的運(yùn)用,深層次地對(duì)隱藏在數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行挖掘,以對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)習(xí)慣,學(xué)習(xí)狀態(tài)進(jìn)行分析,產(chǎn)生相
3、應(yīng)于各個(gè)學(xué)習(xí)者的分析結(jié)果,并給出指導(dǎo)意見。
本文通過超文本傳輸協(xié)議對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行研究,學(xué)習(xí)者通過網(wǎng)頁(yè)形式進(jìn)行學(xué)習(xí)、討論、測(cè)試,并將全部學(xué)習(xí)活動(dòng)傳遞到提供學(xué)習(xí)功能的服務(wù)器中,服務(wù)器收集并儲(chǔ)存學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)情況,并將收集到的所有數(shù)據(jù)交給邏輯模塊部分,邏輯模塊通過運(yùn)用ID3算法,科學(xué)的分析出導(dǎo)致參加學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果的原因,并給出眾多學(xué)習(xí)因素之間的關(guān)系,指導(dǎo)學(xué)習(xí)者如何通過調(diào)整以上的學(xué)習(xí)習(xí)慣來提高自己的學(xué)習(xí)效果。
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