基于聚类技术的网络学习行为数据分析研究

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主管单位：广东省科学技术厅
主办单位：广东省科技合作研究促进中心
编辑出版：《电脑与电信》编辑部
ISSN 1008-6609　CN 44-1606/TN
邮发代号：46-95
国内发行：广东省报刊发行局
《电脑与电信》唯一官方网站。

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摘要在“互联网+”时代，网络学习已经成为学校教育教学的重要组成部分。文章选取某高职院校《计算机应用基础》网络课程为分析对象，运用聚类技术对高职院校学生在线学习行为进行数据分析，建立学生特征分类模型，为教师优化教学提供决策参考、为学生推送学习建议，以提高网络教学的效果。

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	陈萍

关键词 ：聚类技术, 网络学习行为, 计算机应用基础, 数据分析

Abstract：In the era of "Internet +", online learning has become an important part of school education. This paper takes the course of Foundation of Computer Application as the analysis object; uses the clustering technology to analyze the online learning behavior data of higher vocational college students; establishes the classification model of student characteristics, to provide decision- making reference for teachers and learning advice for students, to improve the effect of network teaching.

Key words： clustering technology network learning behavior foundation of computer application data analysis

年卷期日期: 2017-04-10 出版日期: 2017-11-15

ZTFLH:

TP311

基金资助:广东青年职业学院校级科研项目，项目编号：YB201401。

作者简介: 陈萍（1976-），女，广东湛江人，硕士，讲师，研究方向为数据库应用、计算机教育等。

引用本文:

陈萍. 基于聚类技术的网络学习行为数据分析研究[J]. 电脑与电信, 2017, 1(4): 31-33.
Chen Ping. Analysis of Network Learning Behavior Data Based on Clustering Technology. Computer & Telecommunication, 2017, 1(4): 31-33.

链接本文:

http://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 http://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2017/V1/I4/31

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