【摘 要】
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随着大数据时代的到来,高等教育自学考试历经30余年发展,积累的海量考生成绩数据尤显珍贵。然而,面对庞大的考生成绩大数据,大部分高校仅仅停留在较为简单的原始数据的备份、
【基金项目】
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吉林省教育厅“十三五”社会科学研究一般项目:《新型城镇化进程中推进农民工继续教育供给侧改革的研究》(合同编号:JJKH20191343SK),主持人:郭万春,参与人:郭文尧,刘洪岩,刘维刚,王向南
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随着大数据时代的到来,高等教育自学考试历经30余年发展,积累的海量考生成绩数据尤显珍贵。然而,面对庞大的考生成绩大数据,大部分高校仅仅停留在较为简单的原始数据的备份、数据查询和数据报表统计阶段,没有体现出数据与自学考试各专业、学科和课程之间的内在联系。在自学考试日常考务管理、开考计划安排和决策工作中,缺乏数据的支持,仅凭借以往经验来采取较为传统的管理方法。高等教育自学考试要向更高层次发展,就需要运用数据挖掘技术从自学考试大数据中找出各数据间的关联性,并将有用数据信息转化为知识表示,合理地利用这些有价的、隐藏的数据信息,为自学考试各专业开考计划的设置、教学管理及领导决策等提供支持服务。可以促使自学考试实现高效、规范、科学的管理,有利于推动自学考试改革的创新和可持续发展。
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