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数据挖掘在网络教学评价中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·背景和意义第9-13页
     ·网络教育发展现状第10-11页
     ·目前网络教学评价产品的不足第11-13页
   ·数据挖掘应用的现状第13-15页
   ·数据挖掘在网络教学评价中应用的优势第15-17页
第二章 网络教学评价第17-27页
   ·数字化学习、网络教学与建构主义学习理论第17-21页
     ·数字化学习与网络教学第17页
     ·数字化学习方式的特点第17-18页
     ·建构主义学习理论第18-20页
     ·网络教学模式及特点第20-21页
   ·网络教学评价理论第21-27页
     ·评价的概念第21-22页
     ·教学评价第22-24页
     ·网络教学评价及特点第24-25页
     ·网络教学评价的评价过程第25-27页
第三章 数据挖掘第27-39页
   ·数据挖掘概述第27-28页
   ·数据挖掘的过程第28-30页
   ·数据挖掘方法的分类第30-32页
   ·k-means算法和C4.5算法及特点第32-37页
     ·分类算法与C4.5算法第32-35页
     ·聚类方法与K-means算法第35-37页
   ·数据挖掘的工具介绍第37-39页
第四章 网络教学评价对象及要素设计第39-45页
   ·评价设计的模型基础第39页
   ·评价对象的确定第39-40页
   ·评价要素的设计第40-43页
     ·对学生的评价要素设计第40-41页
     ·对教师的评价要素设计第41-42页
     ·对课件的评价要素设计第42-43页
   ·评价要素的有效性分析第43-45页
第五章 多媒体远程教学系统数据准备第45-53页
   ·数据导出的要求第45页
   ·数据导出环境和数据的选择第45-53页
     ·数据导出环境第45-46页
     ·数据的选择和导出结果第46-53页
第六章 数据挖掘及结果表达和解释第53-63页
   ·数据挖掘结果表达及解释第53-60页
     ·对"计算机通信网"课程数据的挖掘第53-57页
     ·对学生登陆系统后学习行为数据的挖掘第57-59页
     ·对数据分析的正确性检验第59-60页
   ·对系统的反馈及建议第60-61页
   ·数据挖掘分析对在线教学系统的意义第61-63页
第七章 总结与展望第63-65页
   ·本研究的主要工作第63页
   ·本研究的创新点第63-64页
   ·后续研究展望第64-65页
参考文献第65-67页
附录1第67-70页
附录2第70-71页
致谢第71-72页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第72页

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