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关联规则技术在网络学习评价中的应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
一、绪论第8-11页
 (一) 研究问题的提出第8-11页
  1. 问题提出的背景第8-9页
  2. 问题提出的目的与意义第9页
  3. 研究的内容和方法第9-11页
二、本研究的国内外文献综述第11-17页
 (一) 数据挖掘文献综述第11-13页
  1. 国外对数据挖掘的研究第11-12页
  2. 数据挖掘技术国内研究现状第12页
  3. 数据挖掘在教育领域的研究第12-13页
 (二) 网络学习评价综述第13-17页
  1. 网络学习评价国外研究综述第13-14页
  2. 网络学习评价的国内研究综述第14-17页
三、相关技术与理论基础第17-32页
 (一) 数据挖掘技术第17-19页
  1. 数据挖掘技术的定义第17页
  2. SPSS Clementine软件的介绍第17-19页
 (二) 关联规则算法第19-29页
  1. 关联规则的定义第19-20页
  2. 关联规则的相关定义第20-22页
  3. Aprioir算法的介绍第22-23页
  4. Apriori算法模型第23-29页
 (三) 相关学习理论第29-30页
  1. 关联主义学习理论第29页
  2. 有意义学习理论第29-30页
 (四) 评价理论第30-32页
  1. 现代学习评价理论第30页
  2. 远程学习评价第30-32页
四、关联规则在网络学习评价中的实例分析第32-57页
 (一) 研究对象与预挖掘的问题第32-34页
  1. 研究对象第32-33页
  2. 预挖掘的问题第33-34页
 (二) 数据的选择第34-57页
  1. 问卷的处理第34-45页
  2. 问卷数据的挖掘第45-52页
  3. 网络学习平台数据的挖掘第52-57页
五、数据挖掘结果的分析与建议第57-61页
 (一) 数据挖掘结果的分析第57-59页
  1. 通过问卷数据挖掘得到的结果分析第57-58页
  2. 通过平台数据挖掘得到的结果分析第58-59页
 (二) 网络学习评价的启示第59-61页
  1. 网络学习评价要更加注重交互的评价第59页
  2. 网络学习评价应当更加注重质的评价第59页
  3. 网络学习评价应当更加注重评价方法的灵活性第59-60页
  4. 网络学习评价应该更加注重环境评价的恰当性第60-61页
六、结语第61-63页
 (一) 研究结论第61页
 (二) 创新点第61-62页
 (三) 研究不足第62页
 (四) 后续研究问题第62-63页
参考文献第63-67页
附录1第67-70页
附录2第70-75页
攻读硕士学位期间参与研究的课题和发表的学术论文目录第75-76页
致谢第76-77页

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