基于教育数据挖掘的大学生学习成果分析

发布时间：2017-07-01 20:15

  本文关键词：基于教育数据挖掘的大学生学习成果分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于经典的大学生发展理论,通过实证分析,从大学生学习经历角度,采用逐步回归和神经网络等教育数据挖掘技术,在学生个体和学校两大层面构建大学生学习成果的预测和评价模型,对大学生学习成果及其影响因素进行分析。分析发现,在学生个体方面,学生学习投入是影响学习成果的最重要因素;在学校方面,学习资源和校园文化是影响学习成果的重要因素;在学校因素和学生因素融合方面,在校学习满意度对学习成果具有一定的影响。另外,学生在其学习经历中,与学校系统内部的学术系统和社交系统相融合则可取得较好的学习成果。
【作者单位】： 中山大学教育学院;
【关键词】： 学生学习成果 教育数据挖掘 学习分析 学习经历 学生发展
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202345) 全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题资助项目(DIA130303)
【分类号】：G642
【正文快照】： 学生学习成果是国内外高等教育质量保障研究重点关注的热点问题,为反映高校办学成效提供了重要依据。评价学生学习成果的一个主要环节是运用定性或定量测量方法获取学习成果的信息和证据[1]。然而,由于高校和大学生类别及层次的多样性,学习目标和学习过程的复杂性,从而导致大

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