| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 社会层面 | 第10-11页 |
| 1.1.2 政府层面 | 第11页 |
| 1.1.3 高校层面 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内外研究进程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第18-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 2 相关概念及教育大数据理论基础 | 第20-28页 |
| 2.1 相关概念界定 | 第20-22页 |
| 2.1.1 大数据 | 第20页 |
| 2.1.2 教育大数据 | 第20-22页 |
| 2.1.3 学生行为数据 | 第22页 |
| 2.2 理论基础 | 第22-28页 |
| 2.2.1 教育反馈 | 第22-23页 |
| 2.2.2 个性化教育 | 第23-25页 |
| 2.2.3 学习分析理论 | 第25页 |
| 2.2.4 自适应学习理论 | 第25-28页 |
| 3 学生行为数据分析的关键技术方案介绍 | 第28-32页 |
| 3.1 数据挖掘技术 | 第28页 |
| 3.2 R语言数据分析技术 | 第28-29页 |
| 3.3 K-means聚类算法 | 第29-30页 |
| 3.4 Apriori关联算法 | 第30-32页 |
| 4 学生行为数据分析需求与关键算法研究 | 第32-38页 |
| 4.1 高校简介及现状分析 | 第32页 |
| 4.2 学生行为数据分析需求 | 第32-35页 |
| 4.2.1 数据分析架构 | 第33-34页 |
| 4.2.2 学生成绩数据分析专题 | 第34页 |
| 4.2.3 图书馆运行数据分析专题 | 第34页 |
| 4.2.4 —卡通消费数据分析专题 | 第34-35页 |
| 4.2.5 学生获奖考研情况分析专题 | 第35页 |
| 4.3 数据采集算法模块 | 第35-36页 |
| 4.3.1 数据采集框架 | 第35-36页 |
| 4.3.2 数据清洗算法 | 第36页 |
| 4.4 数据挖掘算法模块 | 第36-38页 |
| 5 学生行为数据分析模型的设计与实现 | 第38-65页 |
| 5.1 数据挖掘与分析模型方案综述 | 第38-41页 |
| 5.1.1 消费习惯分析说明 | 第39-40页 |
| 5.1.2 行为数据分析说明 | 第40-41页 |
| 5.2 学习成绩分析实例 | 第41-46页 |
| 5.2.1 学习成绩基本计算 | 第41-42页 |
| 5.2.2 直方图在成绩分析中的作用 | 第42-44页 |
| 5.2.3 QQ图在成绩分析中的作用 | 第44-45页 |
| 5.2.4 星图在成绩分析中的作用 | 第45-46页 |
| 5.3 与成绩相关的其他数据分析实例 | 第46-56页 |
| 5.3.1 聚类分析过程数据 | 第46-49页 |
| 5.3.2 大数据关联分析过程数据 | 第49-54页 |
| 5.3.3 关键代码数据 | 第54-56页 |
| 5.4 学生成绩与一卡通消费数据分析实例 | 第56-60页 |
| 5.4.1 食堂消费习惯数据 | 第56-58页 |
| 5.4.2 公交消费数据 | 第58-60页 |
| 5.5 学生成绩与获奖数据分析实例 | 第60-62页 |
| 5.6 学生成绩与图书馆数据分析实例 | 第62-64页 |
| 5.7 贫困生与一卡通消费数据分析实例 | 第64-65页 |
| 6 研究总结与展望 | 第65-69页 |
| 6.1 学生行为数据的研究总结 | 第65-66页 |
| 6.2 大数据在教育中的研究局限 | 第66页 |
| 6.2.1 基础数据缺乏多样性 | 第66页 |
| 6.2.2 数据抽取缺乏实时性 | 第66页 |
| 6.2.3 数据模型缺乏多样性 | 第66页 |
| 6.3 大数据在教育中的研究期望 | 第66-69页 |
| 6.3.1 大数据在教育中的应用有利于教育信息化应用平台建设 | 第66-67页 |
| 6.3.2 大数据在教育中的应用有利于促进学习资源推送机制研究 | 第67-68页 |
| 6.3.3 大数据在教育中的应用有利于优化学习路径 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间取得研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
