聚类算法对代码仓库中学习者行为特征的研究

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在大数据时代下,如何利用好教育数据并通过数据挖掘技术挖掘出教育数据中的隐藏价值,是教育工作者面临的问题之一.针对该问题,对代码仓库编程实训平台中的学习者行为特征进行数据挖掘.研究对象为高校参与编程实训的136名学习者的代码仓库,采用聚类分析的教育数据挖掘方法.实验结果表明,通过提交的内容与修改的代码信息可体现出学习者学习状态,从而能尽早发现学习者学习过程中存在的问题,提高其学习效率与成绩.
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目的:观察多学科协作快速康复外科护理在妇科肿瘤围术期患者中的应用效果.方法:选取78例妇科肿瘤围术期患者为研究对象,按照随机数字表法分为观察组与对照组各39例.对照组实施常规护理,观察组实施多学科协作快速康复外科护理,比较两组首次下床时间、肛门首次排气时间、住院时间、焦虑自评量表(SAS)评分、抑郁自评量表(SDS)评分和护理满意度.结果:观察组首次下床时间、肛门首次排气时间和住院时间均明显短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);出院时,两组SAS和SDS评分均低于护理前,且观察组明显低于对照组,差
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