基于数据挖掘联合模型的高职学生网络学习行为分析

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互联网时代改变着教师学生教与学的方式,但在网络的教与学中难以把握各个学习模块的平衡度。本研究利用聚类、相关性和关联规则数据挖掘技术对学生的网络学习行为进行分析,结果表明阅读课程、记录笔记、学习日志、登录课程次数以及在线时长学习行为对学习效果有很重要的影响,同时这些行为之间也存在着很大的关联度,为教师今后网络教学资源的开发、设计以及学生学习的评估、干预提供了参考。
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