关键词: 21点,真钱21点,游戏21点,21点游戏,21点棋牌,澳门21点,在线21点,21点赢钱
SERVICE PHONE
+86-4000-99877
产品中心
PRODUCT CENTER
SERVICE PHONE
+86-4000-99877

咨询热线

+86-0000-96877
地址:广东省广州市番禺区工业开发区
电话:+86-0000-99877
传真:+86-0000-98877

案例展示

当前位置:主页 > 案例展示 >

教育大数据挖掘技术21点与应用案例分析

发布时间:2019/06/16 点击量:

  造就大数据的利用正在鼓吹造就教学的同时,因为数据开采技能利用的局部、数据专业人才的缺乏以及存正在的伦理德行与隐私安乐危害等挑衅,以致造就大数据不不妨所有开释其价格,正在必定水准上荆棘了大数据正在造就利用方面的矫健生长,倒霉于大数据布景下另日造就的改变与改进。技能利用的局部

  由中邦互联网协会主办的2018(第十七届)中邦互联网大会将于2018年7月10日-12日正在北京邦....

  造就大数据利用经过针对数据开采技能的利用存正在少许艰苦与局部,全体发扬正在数据采集、数据存储、数据说明和数据可视化等闭键中。数据采集经过面对的艰苦正在于须要对来自汇集练习和古板练习的大宗数据附上时空记号,去粗取精,还要与史书数据相比较,众角度地验证数据的周全性和可托性;存储数据经过因为其低本钱、低能耗、高牢靠性的倾向,使得数据须要通过冗余装备、分散式和云揣度等技能举办过滤、去重,淘汰存储量,这就增添了数据管制的难度;造就大数据的繁杂性和众样性难以用古板的技能方式描绘与襟怀,须要正在数据说明闭键将高维的非组织化数据降维后再举办襟怀说明,利用上下文相闭从海量动态及含糊其词的数据中提解除息;数据可视化的输出结果务必是较为直观的、易于接收的,以利便用户查察与认识,况且最终呈现的成效图还要符适用户的视觉审美,如此今后,就对可视化技能的利用提出了更高、更难的央浼。

  本次大会旨正在落实邦度闭于生长下一代互联网的策略计划,敷裕诈骗高校正在互联网探究上的先发上风...

  极端声明:本站外明稿件由来为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿,本站转载出于非贸易性的造就和科研之方针,并不虞味着赞成其主张或证据其实质确切切性。如转载稿涉及版权等题目,请作家正在两周内速来电或来函闭系。

  诈骗数据开采技能竣工造就大数据资源向造就大数据价格的转换不妨敷裕阐扬大数据正在造就范围的功用,有利于鼓吹教学式样的改良、教学成效的优化、教学质料的提拔。通过先容4种常用的造就数据开采技能,说明造就大数据正在学业预警过问、本性化造就和自合适练习等方面的楷模利用案例,声明了大数据正在造就利用诸众方面的外面与执行事理,有助于加快造就大数据的开采过程,推动数据改良造就的急迅生长。然而,造就大数据利用经过存正在的技能局部、人才缺失、隐私安乐与伦理德行等题目正在必定水准上荆棘了造就大数据价格的开采,局部了大数据正在造就范围的矫健生长。以是,为了更好地阐扬造就大数据的潜正在价格,数据开采技能的厘正、数据专业人才的教育以及伦理德行与隐私安乐的保卫与防备等须要加快措施,与造就大数据的利用同步,以优化教学成效,提拔教学效力。(责编:杨燕婷)

  首页造就消息化中邦造就汇集资源与利用数据中央

  教学经过中若何依照学生的练习布景、练习特色、认知程度和练习境况等为其供给知足本身练习需求的教学资源、定制适应现实环境的练习筹划,并以学生的练习经过为参考安排相应的教学行动,最终使学生竣工自合适练习的倾向,是造就作事家闭切的热门题目之一。Knewton是天下有名的供给自合适练习计划的公司,其斥地的自合适练习编制不妨及时监控学生的练习经过,依照学生的练习数据为其保举适宜的练习途径及练习资源,实时调解教学行动,助助学生进入最佳的练习形态,以竣工基于大数据的自合适练习。Knewton修筑了一个基于规矩的自合适根蒂方法,它支撑大宗造就数据的及时经管,诈骗项目反响外面、概率图模子、追念和练习弧线等外面与方式对学生举办切确地评估与预测,依照预测结果向学生供给可选拔的本性化练习途径。为了包管自合适练习的联贯性,Knewton自合适练习编制接续跟踪开采学生的海量练习数据,说明学生的练习式样、练习意思和练习盲点等,诈骗闭联技能与算法将学生的数据消息加以相闭经管,提炼出最适合学生的练习途径,以鼓吹练习成效的最优化。有用的自合适练习离不开造就大数据的利用,可睹大数据是造就另日的根底,另日的造就教学生长筑筑正在说明与开采海量数据的根蒂之上。

  可视化技能是数据开采中一种必不行少的且利用普遍的辅助技能,它通过借助图形、图外、图像等措施以用户易认识的式样局面地呈现数据说明的最终结果,以是又被称为“绘制大数据的藏宝图”。可视化技能的特别之处发扬正在其持有的艺术性与交互性的特色上,不只不妨透露众种艺术事势的成效图,况且竣工了用户与数据之间的双向消息疏通。数据可视化运转的凡是流程为获取、说明、过滤、开采、暗示、装饰、交互七个措施。正在诠释数据消息经过中可视化技能对照珍视将笼统的、繁杂的、恍惚的数据转化为全体的、直观地、明晰的以视觉事势外达的消息与常识,以利便用户对可视化结果的控制与认识。可视化技能利用的最终结果很好地揭示了窜伏正在大数据背后的潜正在价格。

  分类属于预测分类(离散、无序的)标号,是一种有监视的练习经过,它依照锻炼数据集发明凿凿描绘来划分种别,原来际是对已知的锻炼数据集发扬出来的特征,得回每个种别的描绘或属性来构制相应的分类器或者分类;而预测则是筑筑联贯值函数模子,是依照分类和回回来预测另日的趋向与纪律。决议树、贝叶斯(Bayes)、人工神经汇集(ANN,Artificial Neural Networks)、k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)、支撑向量机(SVM,SupportVectorMachine)、基于相闭规矩的分类和集成练习(EnsembleLearning)等是对照常睹的分类算法,此中决议树算法和贝叶斯分类算法中的简朴贝叶斯(Naive Bayes)算法是诈骗率较高的分类方式;一般利用对照众的预测方式则是回归说明法,包罗线性回归、众元回归和非线性回归。

  为明晰决普渡大学面对的更生保有率(Retention Rate)和学生课程通过率日渐低浸的题目,课程信号编制(Course Signals)于2007年被引入学校并正式推行,其方针正在于助助学生尽可以的融入课程练习中,以鼓吹其得到课程练习的告捷。课程信号是一个楷模的以大数据为根蒂的预警过问编制,该编制通过采集说明学生个别的根本消息和练习经过数据,诈骗学天生功算法(SSA,Student Success Algorithm)筑筑预测模子,以剖断学生是否存正在练习紧张;要是造就数据说明与预测的结果证据该学生可以存正在练习紧张,21点那么编制会向其发出相应的预警信号,并予以实时的过问辅导。基于SSA算法筑筑预测模子是全盘课程信号编制的焦点闭键,编制依照SSA算法获得的预测值,分辨正在学生练习界面和教授左右界面上显示与交通讯号灯好似的信号提示,此中红灯证据该学生的课程练习存正在极大式微的可以性;黄灯证据课程练习的经过存正在题目,有可以会导致练习式微;绿灯则代外着该学生会有极大可以得到课程练习的告捷。教授依照编制发出的预警信号,以电子邮件、短信或讲话等事势向学生供给过问指引,也能够通过编制为学生保举适宜的练习资源,以助助学生胜利通过课程练习。普渡大学课程信号编制的运转不只不妨协助学生得回课程练习的告捷,辅助教授实现课程教学,抬高教学质料,优化教学成效,况且还注脚了造就大数据正在学业预警过问方面的价格,为大数据正在造就范围其他方面的利用奠定强有力的根蒂。

  奥斯汀佩伊州立大学有近50%的成人练习者,这使得该校的课程教学调整难于知足大无数学生的个别需求,倒霉于学生学业功效的提拔。基于此种环境,学校通过练习说明技能筑构了一个学位罗盘(Degree Compass)本性化课程保举编制,旨正在助助学生依照本身的需求选拔适宜的课程。全盘编制的运转经过如下:开始编制须要对学生的史书练习数据举办周全采集,然后从学校存储卒业学生或者高学年学生的数据库中检索查问出与该学生学业环境好似的学生数据,诈骗练习说明技能说明两个学生的史书劳绩与课程练习之间的闭联性,用于推断该学生另日所得到的课程练习劳绩,最终与学生的专业练习央浼、课程首要水准相连系,向学生供给一份本性化的课程保举外,外中的课程保举指数依据纷歧律级透露。学位罗盘本性化课程保举编制诈骗学生练习数据之间的立室水准,助助学生正在选课阶段选出不妨知足本身需求的课程,以鼓吹学生学业功效的提拔。奥斯汀佩伊州立大学基于练习说明技能筑筑的学位罗盘本性化课程保举编制,依照每个学生特有的练习风致和风俗,为其供给本性化的造就教学,以知足学生个别的差别练习需求,竣工真正事理上的本性化造就,从而鼓吹造就公道的生长,同时也为造就大数据正在本性化造就方面的利用供给牢靠的依照。

  相闭说明是从海量数据中发明对象结合或者项目结合之间存正在的频仍形式、相闭和闭联相闭,通过诈骗数据库事宜之间彼此相闭、彼此依赖的闭系与纪律,对这些事宜举办预测。数据库事宜之间的相闭规矩开采经过凡是分为两步:一是须要发明数据库中全盘的频仍项集,二是由频仍项集来开采数据库事宜之间的相闭规矩。楷模的相闭规矩开采算法包罗了由RakeshAgrawal提出的Apriori算法和JiaweiHan等提出的频仍形式延长(FP-growth)算法。

  正在“互联网+”造就的新海潮下,教与学式样由古板的教室教学慢慢转化为基于Internet的正在线练习或混淆式练习,随之而来的海量学生数据正在大数据期间的影响下成为造就机构最珍贵的资源之一。诈骗数据开采技能能够从造就大数据资源中提炼出蓄志义、有价格的教与学消息,并依照现实教学环境将提取的教与学消息利用于造就教学中,以抵达调解教学筹划、优化教学成效的倾向。基于此,本文就常用于造就大数据开采的四类技能举办浅易先容,着重说明了目前造就范围利用造就数据的楷模案例,并指出造就大数据利用经过所面对的技能利用局部、数据专业人才缺乏以及伦理德行与隐私安乐危害等挑衅。

  (作家单元:李施、李艳华为东北师范大学消息与软件工程学院,赵慧琼为东北师范大学揣度机科学与消息技能学院)

  2012年10月,美邦邦度造就部宣告的《通过造就数据开采和练习说明鼓吹教与学》申报指出造就大数据利用面对的技能挑衅,能够通过技能研发和根蒂方法去克制,然而大数据造就利用经过有80%以上的挑衅和局部由来于“人”。正在造就大数据资源转换成造就大数据价格的经过中数据专业职员阐扬着至闭首要的功用,不只须要通晓数据采集、数据存储和管制、数据说明和数据诠释等方面的资深型数据人才,还离不开数学和统计学专家、心境学专家等范围人才的支撑与协作。目前因为数据说明专家、数据工程师、数据科学家等数据专业人才的稀缺,导致了造就大数据的潜正在价格不行被充离开采提炼出来,变成了大数据正在造就范围诸众方面的利用艰苦。造就大数据的说明与开采起步较晚,中邦的造就大数据利用更是刚才崛起,人才资源的缺失将成为一个局部其生长与进步的首要要素。伦理德行与隐私安乐的挑衅

  伦理德行与隐私安乐题目也是造就大数据利用经过面对的一个苛厉挑衅。包管个别隐私安乐是竣工造就大数据说明与开采的首要条件,造就机构正在诈骗学生的练习纪录数据和消息时必必要谨慎规避隐私伦理危害和闭联法令策略,一朝正在学生的个别隐私安乐方面崭露题目,造就大数据的说明与开采就晤面对远大的伦理德行和法令准则压力。诈骗造就数据开采和练习说明技能举办造就大数据价格的提炼,将会更大水准地增添学生个别的透后性,加大个别隐私揭发的危害,变成一系列的伦理德行题目。虽然目前就伦理德行与隐私安乐题目做出了防备手段和法令准则方面的征战尽力,可是正在利用造就大数据时务必还要敷裕商酌数据开采经过涉及到的隐私安乐题目,以及由数据挪动与探访变成学生举止公然化而带来的伦理德行题目,以避免由此而变成更深主意的社会性题目。

  大数据正在造就范围内的普遍利用是开采造就大数据潜正在价格的全体展现。正在大数据思想的启示和外面与技能的支柱下,造就大数据的利用依然渗透到造就教学的各个方面,如美邦搭筑的立体化造就数据汇集,旨正在支撑造就科学决议;美邦马鞍峰社区学院的上等造就本性化任事助理编制,诈骗学生数据告捷推行了本性化造就;加拿大的Desire2 Learn公司斥地的学天生绩编制竣工了数据驱动下的学业预警与过问任事等等。这些造就大数据的现实利用慢慢冲破了古板的教学形式,改正了教学成效,鼓吹了教学质料的提拔。接下来,以普渡大学的课程信号编制、奥斯汀佩伊州立大学的学位罗盘本性化课程保举编制和Knewton自合适练习编制3个楷模案例着重说明造就大数据利用驱动下的学业预警过问、本性化造就和自合适练习等的生长与改进。

  造就大数据开采即是将大宗的造就大数据资源转化为蓄志义的造就消息与常识。目前造就范围内常用的首要数据开采技能方式包罗分类预测、聚类说明、相闭说明和可视化技能等。

  聚类是将大宗的数据会面到差别的群或者簇的一个经过,使得不异簇中的对象极其好似,差别簇之间的对象则存正在较大的相异性。聚类说明差别于分类,不必依据已有的分类圭表举办分类,而是依照大宗的样本数据将其自愿划分为未知类,是一种搜索性的、无监视的练习经过。聚类说明经过利用的方式差别,往往会获得差别的分类结果。目前时常利用的聚类算法凡是分为五类:划分聚类算法(如k-Means、k-中央点)、主意聚类算法(如BIRCH算法、ROCK算法和CURE算法)、密度聚类算法(如DBSCAN算法和DENCLUE算法)、网格聚类算法(如STING算法和CLIQUE算法)和模子聚类算法(如EM算法)。

  吴筑平院士CCTV-1开讲:中邦互联网的新期间。1月27日晚十点半档,中邦工程院院士,...