基于数据挖掘的个性化高校选课推荐算法研究.pdf

当前高等学校选课机制存在不足，学生选课时往往无法完全依据个人专业、兴趣、学习程度等条件进行选择。本文提出利用数据挖掘技术，在学生选课环节引入个性化推荐系统模型。这种方法通过分析和处理历史选课数据，旨在帮助学生更科学地进行课程选择，从而促进其有效学习和个人发展。 数据挖掘技术的应用能够从大量的选课数据中提取出有用信息，例如学生的学习偏好、课程的难度等，这些信息对于建立一个精准的选课推荐系统至关重要。在个性化推荐领域，协同过滤算法是一种常用的技术，它可以根据用户间的相似性和用户与物品间的关系来进行推荐。 文章中提到的协同过滤算法学生选课评价矩阵，是构建个性化推荐系统的重要组成部分。通过这个矩阵，系统能够计算出学生间的相似度以及学生与课程之间的关联度，从而为学生推荐合适的课程和教师。 在选课制度的改革方面，我国自1978年恢复高考制度以来，随着高等教育的逐步发展和改革的深入，学分制和选课制逐渐被引入并推广。虽然目前全国高校已普遍实施了选课制，但受到学年制和传统观念等因素的影响，现行选课制度仍存在诸多不足。比如，选课制未能充分体现学生个性发展，学生在选课过程中难以避免时间冲突等问题，使得选课自由度受限。 在实际应用中，个性化选课推荐系统能够有效地指导学生进行课程选择，避免盲目选课现象，提升教学质量，并更好地实现选课制的初衷。这种基于数据挖掘的推荐系统模型，对于高校教学管理改革具有重要的实践意义。 总而言之，个性化高校选课推荐算法研究旨在通过数据挖掘技术，解决当前高校选课制度存在的问题，实现学生选课的个性化与科学化。这不仅关系到学生个人的发展，也是教育信息化和教学管理改革的重要方面。