基于经典算法的教育大数据挖掘实践研究.pdf

在信息技术与高等教育深度融合的大背景下，高校累积了大量关于学生学习行为的大数据。这些数据包含了学生的图书馆使用频率、图书借阅记录、综合测评成绩以及奖助学金评定等信息，如果这些数据长期未被利用，将导致资源的浪费。为解决这一问题，本文借助SPSSModeler关联规则挖掘算法，探讨了教育大数据之间的潜在关联规则，并成功找出了影响学业成绩的关键因素。本文的研究重点是基于经典算法在教育大数据挖掘领域的应用实践。 在教育信息化1.0时代，通过数字化、网络化、信息化技术的应用，我国教育信息化事业实现了快速发展，取得了全方位、历史性的成就。高校教育信息化水平得到提升的同时，也积累了海量的教学、科研、管理过程数据，形成了独有的教育大数据资源。大数据时代对教育信息化提出了新的要求，需要对这些种类繁多、结构复杂的数据进行深度挖掘和利用，以推动教育信息化向更深层次发展，更好地服务于教学、科研和管理，以及师生的日常生活需求。因此，数据挖掘成为了智慧校园建设的重要应用之一，也是高校当前面临的重要课题之一。 SPSSModeler是一款专用于数据挖掘的工具，它通过引入复杂的统计方法和机器学习技术，为用户提供强大的数据挖掘功能。无需编程即可通过可视化界面充分使用统计和数据挖掘算法。其中，Apriori算法作为数据挖掘中简单关联规则技术的核心算法，可以找出数据集中有效的关联规则，并对其进行进一步的关联度分析。 为了使数据挖掘分析更有效，文中采用了二值化处理的方式。二值化处理指的是将数据按“有”和“无”进行处理，转换为二进制格式。处理后生成的综合数据表，能有效帮助分析人员删除冗余信息，专注于关键数据的分析，如ZH（图书馆进出次数）、JZ（综合测评结果）、JY（奖助学金评定数据）等关键变量。 文章的研究对于高校教育信息化管理具有重要的参考价值。通过对学生的学习行为数据进行深度挖掘，不仅可以找出影响学业成绩的因素，还可以帮助高校管理者更好地了解学生的行为模式，从而制定出更加精准的教学改进计划和个性化学习方案。同时，这些挖掘出的关联规则也可以为高校的科研提供新的视角和方法，进一步推动科研活动与数据分析的深度融合。 除此之外，基于经典算法的教育大数据挖掘实践研究还为高校提供了将教学、科研、管理数据进行整合分析的有效途径，为未来教育大数据的深度开发提供了理论基础和技术支持。通过这样的研究和实践，高校可以更好地适应信息化的发展趋势，提高教育质量和管理水平，为师生创造更加智能、便捷、高效的学习和生活环境。