摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
第1章 绪论 | 第11-15页 |
·课程设置合理化的重要性 | 第11-12页 |
·课程设置直接影响人才培养的质量 | 第11页 |
·课程设置不当成为就业的制约因素之一 | 第11-12页 |
·课程设置关系学科的发展 | 第12页 |
·研究内容 | 第12页 |
·研究意义 | 第12-15页 |
第2章 数据挖掘与课程相关性分析 | 第15-23页 |
·数据挖掘综述 | 第15-20页 |
·数据挖掘的概念 | 第15页 |
·数据挖掘的工具和方法 | 第15-18页 |
·数据挖掘的过程 | 第18-20页 |
·数据挖掘应注意的问题 | 第20页 |
·数据挖掘在课程相关性分析中的应用 | 第20-23页 |
·课程相关性的有关概念 | 第20-21页 |
·数据挖掘在课程相关性分析中的优势 | 第21-23页 |
第3章 课程的相关分析 | 第23-54页 |
·教育技术专业本科生的培养目标及培养规格 | 第23-24页 |
·教育技术专业课程体系结构分析 | 第24-26页 |
·课程相关分析的数据预处理 | 第26页 |
·单因子相关分析 | 第26-45页 |
·相关分析的概念 | 第26-27页 |
·专业基础课单因子相关分析 | 第27-35页 |
·专业课单因子相关分析 | 第35-41页 |
·专业基础课与专业课相关分析 | 第41-45页 |
·多因子典型相关分析 | 第45-54页 |
·典型相关分析的理论依据 | 第46-47页 |
·专业基础课与专业课的典型相关分析 | 第47-54页 |
第4章 课程相关性对学业成绩的影响度 | 第54-66页 |
·课程相关性对学业成绩影响度的研究方法 | 第54-57页 |
·利用关联规则分析课程相关性对学业成绩的影响度 | 第54-55页 |
·关联规则的定义 | 第55-56页 |
·课程关联规则分析的经典算法——Apriori算法 | 第56-57页 |
·课程关联规则分析的数据转换 | 第57-59页 |
·课程相关性对学业成绩影响度的研究过程 | 第59-63页 |
·读取数据 | 第59-60页 |
·设置 Apriori算法的参数 | 第60-61页 |
·反复尝试设定不同的最小支持度和最小置信度 | 第61-63页 |
·挖掘结果分析与研究 | 第63-66页 |
·主流规则和兴趣规则 | 第63页 |
·验证了传统知识的规则 | 第63-64页 |
·发现新知识的规则 | 第64-65页 |
·反映事实但尚未被认可的规则 | 第65-66页 |
第5章 课程相关性的应用研究 | 第66-70页 |
·优化课程设置 | 第66-68页 |
·指导选课 | 第68-70页 |
第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
·研究总结 | 第70-71页 |
·研究展望 | 第71-72页 |
附录 | 第72-75页 |
参考文献 | 第75-78页 |
致谢 | 第78页 |