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《广东技术师范大学》 2019年
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基于大数据技术的中职学生成绩分析研究

徐胜东  
【摘要】:作者通过广州市某中职学校一学期的实习和对该校领导的访谈了解到,随着学校智慧校园的不断建设,产生的数据越来越多,如何有效地使用这些数据,挖掘潜藏的信息,成为一个重要问题,且该校现阶段对于课程成绩关联性的挖掘分析和对学生未来学习成绩的预测还未有所进展。因此,本文以大数据技术为手段,通过相关算法,研究分析中职学校学生的成绩数据,从数据中挖掘潜在的信息,再结合调查问卷进行辅助分析,从而得出相关结论。本文之所以基于大数据技术,一是使用大数据技术比单机电脑运算速度快很多、稳定性也高;二是除了方便存储现阶段研究需要的数据,也为日后数据的指数级增长做准备;三是紧跟国家的政策方针,譬如18年的政府报告,就要求运用大数据技术辅助教育事业;四是大数据技术已经在教育领域如火如荼的展开,在教育领域中使用大数据技术成为一个趋势。本文首先介绍大数据相关技术和教育领域的相关理论,接着搭建大数据分布式集群及其生态圈的组件,用集成开发环境eclipse结合Java语言,bootstrap、jQuery、echart等框架,开发后台控制系统及前端页面。对该校2016级学生16至18学年的所有课程成绩进行预处理,变成可以研究的对象数据。用k-means++算法完成了对2016级学生的聚类实验,对成绩最好学生簇和成绩最差学生簇的学生进行问卷调查,分析其行为差异,发现影响中职学生成绩的一些行为特征。用多元线性回归算法,发现不同课程之间的关联系数,利用学生已有的成绩对学生未知的成绩进行等级预测,预测结果较准确,能及时的让教师对预测成绩较差的学生进行学业预警和相关指导,为实现“经验驱动”转向“数据驱动”提供了一定的参考意义。但是,研究中由于时间和数据种类单一的原因,造成了局限性和不足之处。对于这些局限性和不足之处,将会在后续研究中继续进行。
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