數據挖掘學習計劃精選(九篇)

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第1篇：數據挖掘學習計劃范文

關鍵詞：方劑；肺系疾病；數據挖掘；化學成分；配伍

中圖分類號：R2-05 文獻標識碼：A 文章編號：1005-5304（2013）01-0028-03

隨著大氣污染、人口老齡化、吸煙等因素，肺系疾病（呼吸系統疾病）的發病率呈上升之勢，已經成為嚴重危害我國人民身體健康重要因素之一[1]。中藥尤其是復方對肺系疾病具有較好療效，古代醫籍文獻對肺系疾病的治療方劑記載頗多，近年來，有許多學者對這些方劑的有效部位進行研究，以探索其作用的物質基礎。本研究利用數據庫及數據挖掘技術對古代醫籍

基金項目：山東省博士后創新項目專項資金（201102036）

文獻所記載治療肺系疾病的方劑進行了分析和數據挖掘研究，探索方劑組成中藥物化學成分類別的構成情況及可能的配伍關系，以期為治療肺系疾病方劑的臨床應用、物質基礎研究與組分配伍研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 處方來源、篩選標準與標準化處理

本研究以《中醫方劑大辭典精選本》[2]作為方劑基本信息來源。參考《中華醫典》[3]、《方劑學》[4]。

本研究所篩選方劑滿足以下要求：①《中醫方劑大辭典精選本》所列治療肺系疾病的方劑（以下簡稱“肺系方劑”）；②有針對肺系病證功效的描述，如“清肺”、“潤肺”、“溫肺”、“斂肺”、“補肺”、“瀉肺”等，或“止咳”、“平喘”、“定喘”、“化痰”等；③方劑主治病證中含有“肺痿”、“肺癰”、“肺脹”、“肺癆”、“咳嗽”、“哮喘”等；④藥味≤6味；同時，要求方劑包含的信息較完整，方名、組成、功效、主治各項齊備，有較系統的化學成分研究。所有中藥名以《中華人民共和國藥典》[5]與《中華本草》[6]記載的正名（即目錄名稱）為準。

化學成分類別構成的文獻資料來源于中國期刊全文數據庫、中文科技期刊數據庫以及美國化學文摘（CA）數據庫，分別以中藥的中文名、英文名、拉丁名進行化學成分的資料檢索。

1.2 數據分析方法

1.2.1 頻數及頻繁項集 ①進行處方中中藥數據信息的頻數與頻率分析。數據的頻數分析是一種描述性統計分析[7]，包含頻數與累計頻數兩個參數，其中累計頻數是依次累計得到的各組頻數之和。本研究通過頻數分析挖掘處方組成藥物的化學成分類別構成情況，其中方劑化合物類別頻數是組成藥物中含某類化合物的方劑出現的次數，在本研究中累計頻數采用向下累計頻數，即由頻數值高的組向頻數值低的組依次累計頻數，主要反映組成中藥含某幾類化合物方劑的頻數和在總體頻數中所占的比例。②進行頻繁項集分析。頻繁項集是數據挖掘技術中的一種常用方法，指的是支持度大于或等于用戶指定的最小支持度閾值的項集[8]。在本研究中，項集是指處方方劑組成中藥化合物類別的集合。通過頻繁項集挖掘分析處方中含2類及2類以上化合物類別組成方劑的集合。

1.2.2 關聯分析方法 采用關聯規則[9-10]挖掘方劑中不同類別化學成分之間的關聯關系，即發現處方中組成中藥所含化學成分類別之間出現的關聯關系強弱。其中支持度是組成中藥中含某類化學成分的方劑及其集合（前項）與其他組成中藥中含某類化學成分的方劑及其集合（后項）同時出現的頻率，亦即前項與后項同時出現的方劑數與總的方劑數的比值。置信度是前項出現時，后項中藥出現的概率，亦即前項與后項同時出現的方劑數與只有前項出現的方劑數的比值。

2 結果

2.1 化合物類別構成分析

按照篩選標準，共篩選了100首方劑，各類二次代謝產物在肺系方劑中出現的頻數情況見表1。通過頻繁項集挖掘，兩類化合物在一首方劑的組成藥物中同時出現的情況分析見表2。

從表1可以看出，100首肺系方劑中有96首組成藥物中含萜類化合物，95首組成藥物含甾體化合物，94首含生物堿，最少的是醌類化合物，只有13首。從表2可以看出，生物堿與甾體的組合在肺系方劑中出現的頻數最多，其次是萜類與甾體、生物堿與萜類。

2.2 化合物類別關聯分析

采用關聯規則挖掘方法，挖掘各化合物類別間的相關性，結果見表3、表4（支持度≥80%，置信度≥80%）。

上述結果顯示，在肺系方劑中，生物堿類化合物與甾體類化合物、黃酮與萜類化合物關聯關系非常強。黃酮、生物堿組合等大部分2類化合物組合與萜類或甾體類化合物關聯關系強。說明生物堿類化合物與甾體類化合物、黃酮與萜類化合物在肺系方劑組成藥物化學成分類別的構成及配伍當中具有比較重要的意義。

3 討論

中藥方劑化學成分的研究是中藥現代研究的一個主要方面。對“復方丹參方”的研究，通過采用藥理與化學相結合的方法，不但明確了方劑中有效成分的配伍規律，確定了丹參主要水溶性成分丹酚酸B和脂溶性成分丹參酮ⅡA的最佳配伍比例范圍，為現代中藥方劑的研究開創了一條新的思路[11]。本研究通過對100首治療肺系疾病的傳統方劑中藥物化學成分類別關聯關系的研究，發現萜類、生物堿、甾體類化合物出現頻數最高，生物堿類化合物與甾體類化合物、黃酮與萜類化合物關聯關系非常強。黃酮、生物堿組合等大部分2類化合物組合與萜類或甾體類化合物關聯關系強。

萜類化合物是天然物質中最多的一類化合物，如揮發油、橡膠、樹脂及胡蘿卜素等。目前發現的在萜類化合物已超過22 000種[12]，而且許多具有較強生理或生物活性的物質被應用于臨床，如穿心蓮內酯、甘草酸、龍腦、齊墩果酸等。萜類化合物在中藥中分布極為廣泛，藻類、菌類、地衣類、苔蘚類、蕨類、裸子植物及被子植物中均有萜類的存在，尤其在裸子植物及被子植物中萜類化合物分布得更為普遍[13]。萜類化合物種類繁多，結構復雜，性質各異，因而具有多方面的生物活性，其中不少化合物是常見的一些中藥中的有效成分，具有較為重要的生物活性[12]。現代藥理研究表明，萜類化合物對肺系疾病具有明顯的藥效作用。Shin CY等[14]對桔梗三萜類化合物的祛痰活性研究表明，桔梗皂苷D和D3通過霧化給藥，能增加大鼠上皮細胞中黏液素的釋放，而且比陽性對照藥品ATP和Ambroxole的作用更強；繆氏等[15]發現艾葉提取物α-萜品烯醇對哮喘小鼠氣道炎癥及外周血Th1/Th2平衡具有積極影響；唐氏等[16]發現單萜類化合物具有良好氣管擴張和抗變態反應作用；李氏等[17]發現土貝母苷甲對肺部腫瘤細胞的細胞毒作用大于其他部位的腫瘤細胞。

生物堿類化合物同樣是肺經中藥中一類重要的化合物。如

麻黃中麻黃堿具有松弛支氣管平滑肌、收縮血管和升高血壓等作用，臨床主要用于支氣管哮喘、過敏性反應、鼻黏膜腫脹及低血壓等病癥的治療；山豆根中氧化苦參堿可顯著減輕哮喘小鼠血管、氣道周圍炎性細胞浸潤，改善黏膜上皮壞死脫落情況，消除哮喘的主要病理基礎，起到抗炎、平喘的作用[18]。

從現代藥理研究的報道來看，萜類化合物、生物堿類化合物與肺系方劑治療肺系疾病的作用是有一定關聯作用的，但是萜類化合物、生物堿類化合物與黃酮類化合物之間的配伍組合能產生何種有益效應，對治療肺系疾病能產生何種作用，是否具有特異性，有待今后的研究進一步證實。

參考文獻：

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第2篇：數據挖掘學習計劃范文

關鍵詞：數據挖掘 ICAI 智能化 輔助教學

中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）11-0077-01

1、引言

伴隨著計算機技術、信息技術的飛速發展，各行各業逐步進入了信息化的發展時期，而高校教育事業也不例外。由于社會經濟、文化的高速發展，人們對教育質量的追求日益高漲，而傳統的教學手段和模式已經無法適應這種快速增長的需求，教學環節逐步和信息化技術相結合，比如計算機輔助教學系統。然而，傳統的計算機輔助教學系統依舊存在多種弊端，比如個性化、智能化性能不足。而隨著數據挖掘技術、人工智能技術的快速崛起，人們將數據挖掘技術應用到ICAI中，實現了個性化、智能化的應用，大大提高了ICAI的性能和效率。

2、智能計算機輔助教學系統

2.1　概念及意義

智能計算機輔助教學系統ICAI主要依托豐富的教學資源，為學生提供不同層次的學習服務，為教師提供教學工作的管理平臺。學生可以根據需要制定學習計劃，然后進行有針對性的學習，教師可以對學生進行輔導工作，學生還可以根據學習進度和效果進行調整。ICAI不同于以往的計算機輔助教學系統，它具備更多個性化、智能化的功能。

2.2　系統結構

ICAI系統通常主要包括四大功能模塊：知識庫、教師管理模塊、學生學習模塊、智能管理接口。

3、數據挖掘概述

數據挖掘簡單理解為“數據庫中的發現”，主要是從海量的數據中提取、分析、挖掘有用的知識信息，通過發現可用的模式，來發覺可用的內涵信息，用于提供未來發展趨勢的決策信息。數據挖掘的分析方法主要包括四種：分類分析法、預測、關聯規則、聚集分析法。

4、數據挖掘應用于CAI

4.1　數據挖掘在知識庫中的應用

數據挖掘在知識庫中的應用主要表現在下述幾個方面：形成知識表示、改進教學模式與策略。

（1）形成知識表示。該過程主要將知識庫中的課程信息、技能信息進行分析、拆解、建模，形成一定的知識體系，然后采用人工智能技術將這些知識庫轉換為ICAI系統可識別的表達模式，從而形成知識表示。在此過程中，使用聚類分析法將知識信息歸類，同類的知識間距大，否則間距小；同時確定知識點的類標記，方便查找。需要注意的是，此過程要符合教學規律的需要，便于為個性化教學、啟發式教學提供知識信息儲備。接著，通過關聯規則建立知識點、題目庫、項目集的關聯信息。

（2）改進教學模式與策略。對學生信息庫中的數據進行樣本訓練，將學生對知識點學習的情況作為分類依據進行分類，標記每一個學生，并且描述學生的分類特征。根據這些分類數據，可以改進教學模式和策略，比如控制學生的學習進度，還可以直接向學生提出學習建議。同時，老師可以通過從學生的聚類分析中發現規律，找出學生成績優異、認知能力強、學習能力差、學習能力一般等級別的學生，實施個別輔導。

4.2　據挖掘在教師模塊中的應用

首先使用聚類分析法對學生的學習能力、成績進行分類，方便老師為學生提供個性化輔導，而重點就是如何進行分類。主要使用主成分分析法、聚類分析法對學生的信息進行提取、分析、描述，從而確定學生的能力分類，可以繼續分解為多個能力屬性的分組，形成若干小類，大類可供參考的信息包括：學生成績信息、考核信息等。對于學生成績來說，小類可能包括：單一科目、綜合成績等；考核信息可能包括：單一科目考核、綜合考核等。綜合課程的重難點特點來分析、歸類學生的學習能力趨勢，據此建立每類學生和對應學習指導知識庫的關聯關系。但是考慮到學生的基礎以及課程彼此間的關聯性，因此對于剛入學的學生成績參考性意義不大，必須要借助成分分析法對學生成績實施預處理，使用其它的分類指標進行分類，更具有科學性；同時，還可以使用樣本訓練中的“馬氏距離”規則進行聚類分析。最終的目的是形成學生綜合能力的分類，然后建立學生類分組和教學指導知識庫的關聯關系，方便教師為學生提供個性化輔導。

4.3　據挖掘在學生模塊中的應用

學生信息的內涵較為豐富，包括基礎信息、個人高考成績信息、個人履歷信息、個人喜好信息等，豐富了知識庫信息。可以對這些信息進行分類，對這些類分組進行關聯分析，對于綜合考評學生的綜合能力具有指導意義。另外，需要考慮到影響學生學習能力、成績的因素較多，因此需要發掘潛在的因素并進行歸類。可以使用數據挖掘技術中的決策樹算法、關聯分析法建立影響因素的實例，進行分析，然后形成關聯模型。比如，個人喜好表示個人對某方面事物、知識的特別偏好，在一定程度上反應了此人對該領域的知識掌握程度，直接影響到學生綜合能力的認定結果。通過對學生進行能力分組以后，然后建立學生類分組和其它知識庫的關聯關系，從而方便教師對學生進行有效的輔導。

5、結語

ICAI系統在未使用數據挖掘技術之前，無法適應學生個性化、智能化學習的需求。但是將數據挖掘技術應用到ICAI以后，學生可以進行自主學習的同時，還可以由老師提供個性化的輔導，可以有效提高學生的學習效果，同時還可以優化教學模式。ICAI和數據挖掘技術的融合是未來高校教學管理信息化的主流發展趨勢。

參考文獻

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[3]袁燕，李慧.基于數據挖掘的教學評價系統研究[J].計算機與現代化.2009（11）.

第3篇：數據挖掘學習計劃范文

[關鍵詞]遠程教育；數據挖掘；個性化學習

引言

遠程教育是在計算機和網絡、衛星系統等的支持下，實現異地同步的圖像、聲音以及教學雙方的交流互動教學，給傳統的教育模式帶來了一場全新的革命。遠程教育是隨著計算機網絡和多媒體技術的發展而發展的，突破了傳統的在教室中教師面授的教學方式，為任何人在任何時間任何地點學習提供了良好的環境，所以遠程教育現已經成為全球教育發展的熱門話題。

在遠程教育中，不同的人可能都有進行網上學習的需求，所以導致遠程教育對象存在著很大的差別，主要表現在：個人學習的目標、能力、興趣、愛好、習慣的不同等，所以就需要針對性的提供差異性的教學安排和教學內容，實現遠程教學系統的個性化。而傳統的網絡學習系統通常不充分考慮用戶的需求和學習習慣，而是以系統自身為中心，只是要求人逐步熟悉逐步適應系統，從而造成了學習效果不明顯，交互性差等很多問題。

1　遠程教育與數據挖掘

數據挖掘技術應運而生，數據挖掘是從大量數據中揭示出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的知識和模式的非平凡過程。數據挖掘能夠從海量的數據中發現一些有價值的、未知的規律，這無疑為提供個性化的教育服務提供了大力的支持。由于缺乏對學習者的個體情況的分析，傳統的遠程教育也就無法為學習者量身定做學習計劃，為了解決這個問題，我們把數據挖掘技術應用于遠程教學系統中，挖掘分析出學習者個性特征、訪問習慣等，掌握了學習者的這些情況就能為學習者提供個性化服務，才能做到以學生為中心，實現個性化的遠程教學。通過數據挖掘能發現問題和規律并反饋給遠教學體系，使之改善教學。利用數據庫技術存儲并管理數據，利用網絡和計算機學習的方法去分析數據，從而挖掘出大量的隱藏在數據深處的知識，結合數據庫、數據倉庫等方面的技術，利用數據挖掘技術，通過對日志的分析挖掘，利用學生的學業記錄、在線記錄、瀏覽模式等數據，一方面可以找出學生的行為模式，挖掘出學習者學習的規律，讓計算機能夠按照類似老師的教學經驗為基礎進行操作，另一方面，可以分析出遠程教育網站的組織結構是否符合學生及教師學習和教學的規律。所以，將數據挖掘技術運用于遠程教學系統中，便能夠為每個用戶提供個性化的學習方案，滿足用戶的個性需求，這樣就能建立一個個性化遠程教學系統。

2　個性化的遠程教學系統

傳統的遠程教學系統中每個學習者看到的界面是相同的，所以無法實現因材施教。通過挖掘學習者的興趣愛好、訪問頁面情況、學習的能力等給學習者提供不同的學習界面，讓學習者感到進行的是一對一的教學，有利于調動學習者學習的積極性和能動性。基于這種思想，本文提出了一個應用數據挖掘技術的個化遠程教學系統。該模型由教師模塊、資源庫、用戶庫、工具庫、個性挖掘模塊以及系統界面組成，各組成部分功能描述如下：

2.1　教師模塊

教師的操作包括兩方面，一是對資源庫進行管理，二是對用戶庫進行管理。

2.2　資源庫

資源庫中存放教學過程中用到的各類資源：各種試題、作業、相關課件等。

2.3　用戶庫

用戶庫中存放著所有與學習者有關的信息。包括學習情況數據庫、個性特征數據庫和行為記載數據庫，該用戶庫并不是固定不變的，可根據系統需要進行擴展。

2.4　工具庫

工具庫中包含遠程教學所需的各種工具：作業、答疑、交流和考試工具。我們克服了傳統的遠程教學系統的缺陷，采用模塊化設計，將原來的各個系統轉化成對應的遠程學習的支持工具，這樣將原來獨立無關聯的子系統轉為相應的子程序，我們便可隨時調用。

2.5　個性挖掘模塊

這是體現個性化的關鍵，是整個個性化遠程教學系統的樞紐，它包括三個部分：信息采集中心、個性化分析中心、信息調度中心。信息采集模塊所完成的任務是對學習者行為跟蹤采集，記錄學習者的行為并連同用戶庫里記載的該學習者的相關信息一起提交到個性化分析中心；分析中心收到相關信息后，選取適當的挖掘方法進行分析挖掘，得到結果后發命令給信息調度中心；信息調度中心收到命令后調用合適的學習工具訪問教學資源數據庫，然后將需要的信息返回到學習者界面，同時傳遞給個性化分析中心，分析中心對得到的數據再次進行分析，將得到的最終分析結果寫回用戶庫中。經過上述操作，學習者便能得到與他請求的內容相關的數據，實現了個性化學習。

2.6　系統界面

學習者登錄后，個性化界面記錄其個人信息，同時將這些信息傳遞給個性挖掘模塊，個性挖掘模塊經過分析得到結果，這些結果將用于學習者的界面重組，即根據學習者的要求提供相應界面，將學習者關心的問題呈現出來，方便學習者進一步操作。

3　系統開發的難點與解決方法

個性化遠程教學系統的個性化服務功能的實現，其成功的關鍵就在于充分了解每個學習者自身的特點，根據這些特點將學習者分類，從而實現為不同類的學習者提供適合其類型特點的服務。然而上述所提及的特點有些是客觀的如偏愛的課程類型，有些是主觀的如學習能力的高低，參與程度等。對這些主觀特征進行比較準確的度量正是個性化教學系統功能實現的關鍵，也正是系統設計的難點。為了有效的解決該問題，系統中采用了通過直接記錄的客觀精確數據來間接獲得客觀度量信息的方法，也就是利用學習者在訪問系統站點時的一些鏈接信息和對系統的使用以及交互信息等。具體為：

3.1　對于鏈接信息：可以通過Web日志文件獲得。因為wcJ3日志文件中記錄了用戶訪問站點時的IP地址、訪問時間、訪問的頁面、頁面的大小等等。

3.2　對于學習者對系統的使用和交互信息：可以從數據庫中的相關表文件獲得。因此系統在個性化分析中首先要從Web曰志文件和系統數據庫的相關表中獲得與分析有關的數據，之后將日志數據和表中數據集成在一起，構成查詢相關數據表，經過數據變換將其轉換成適合挖掘分析的數據形式，然后使用決策樹方法對數據進行訓練從而實現對訪問站點的學習者的分類，最后系統對所得到的分類結果進行分析并據此為每類學習者提供行之有效的個性化的教學服務。

第4篇：數據挖掘學習計劃范文

關鍵詞：現代信息技術；中學；信息技術教育

現代信息社會，網絡信息資源具有的交互性、豐富性、跨地域性等特性，改變了人們信息利用的方式。因此，中學生掌握一定的信息技術已是應對社會發展的必然趨勢，但現今的中學信息技術課教學問題重重， 面對如此現狀，我們應該如何改變？

中學信息技術課教學現狀

我國中學信息技術課教學的開展已經多年，對于推廣應用計算機技術及網絡知識，使學生了解計算機的基本操作方法以及熟練掌握網絡技術起到了極其重要的作用。然而，與我國社會信息化程度的不斷提高相比，中學信息技術課的教學仍然存在著較多問題。

1.學生信息技術基礎知識參差不齊

目前中學生信息技術水平參差不齊，主要是受到家庭因素、學校教育以及學生自身因素的影響，部分學生的信息技術水平在起點上具有較大的差異性，如來自偏遠山區的學生和來自城市的學生就存在信息技術知識儲備上的較大差距。

2.教師對學生信息知識方面存在的薄弱點了解不足

對中學信息技術課教學而言，很多教師根本不知道學生究竟對哪些方面的知識掌握薄弱，在教學中往往沒有把握住難點，這是學生信息技術水平不能有效提高的一個重要原因。

3.不能有效跟蹤了解學生的學習情況

如果問到具體某個學生平時的信息技術學習情況，很多教師都不能真正地說出來。因為對信息教育重視程度不夠和課時安排等原因，教師并沒有對學生的學習情況進行跟蹤了解，也不能夠有效地對學生的學習進行指導。

4.教學資源開發不足

信息技術教材是課程標準的主要載體，同時也是教學過程中最核心、最重要的課程資源。眾所周知，現代的信息技術更新周期很快，落后的教學資源并不適應現代的教學需求。在這種形勢下，我們必須要對原有教學資源重新開發，但是部分教師只是把教材中的內容原封不動地教給學生，很少更新教學資源，導致教學內容落后，無法適應時代的發展。

利用現代信息技術改變現狀

1.自動生成學習計劃，針對薄弱點加強訓練

中學信息技術的教學，不一定要完全按照教材來進行。因為學生在對信息技術知識的掌握方面存在差異，所以教師可以結合教材內容為學生設計一套自動生成學習計劃的系統，這個系統要能夠測出學生在信息技術方面存在的薄弱點，并針對每個學生的情況，為他們自動生成一套學習計劃，讓他們能夠彌補在信息技術方面的不足，凸顯在信息技術方面的優勢。例如，在初一的信息技術教學中，如果有的學生對《計算機文件搜索》這節掌握比較差，在自動生成的學習計劃中，就會包含各種搜索任務，促使學生不斷練習針對文件的不同途徑的搜索，從而促進他們信息技術水平的提高。在這個環節中，也不能將教師的作用摒棄，在學生的學習計劃生成以后，教師要隨時了解學生的學習進度和在執行學習計劃的過程中遇到的困難，并及時對他們進行指導。當然最好還要鼓勵學生之間進行學習經驗的交流和問題的討論，讓他們能夠自己解決遇到的難題。

2.數據收集處理，了解學生學習狀況

在學生對信息技術的學習過程中，可以利用現代信息技術對學生學習中的數據進行收集并加以分析。比如，在上《網上收集信息》這課時，教師可以為學生出一道題目，讓他們在計算機上通過網絡進行信息的收集，而系統（如數據挖掘技術）就會自動采集他們收集過程中的路徑、時間等信息。通過對這些信息的研究能讓信息技術教師清楚學生在課堂上的學習情況，了解學生的變化。

3.利用互聯網技術，促進信息技術教學

如今，互聯網已經滲透到我們學習、生活的各個領域，同樣也滲透到了教育中，教師可以利用互聯網技術，學習相關的信息技術教育方面的先進經驗。同時，教師可以指導學生成立信息技術學習小組，利用網絡，對各種先進的信息技術和理念進行學習，促使他們在學習中不斷提高自身的學習效率，更新自己的學習計劃，豐富學習內容。當然，教師要在一定程度上對學生的網絡學習進行監督，避免學生受到不良網絡信息的影響。

總之，正視當前中學信息技術課教學中存在的不足，利用現代信息技術改變中學信息技術課教學，一定能夠取得良好的效果。

參考文獻：

第5篇：數據挖掘學習計劃范文

在課改初期，筆者也嘗試進行了多媒體信息技術與數學學科教學整合的研究，實驗下來，覺得有兩點還是比較迷惘，一是更多時候是為了應用技術而技術，技術并不是不可替代，并不能真正促進課堂教學的改革；二是技術的引入，并沒有對教育環境和教育現狀造成實質的影響，學生并沒有取得長足的發展，所以對整合的有效性也產生了質疑。近兩年來，大數據浪潮洶涌來襲，筆者又對信息技術與學科教學整合進行了深化研究，在利用數據處理的方法來提高數學教學的實效性這一方向做了幾點探究。

（1）在課上的研究。在課堂研究的過程中，筆者利用軟件建立了課堂學習平臺，在每天的學習過程中，利用平臺搜集學生上課的所有數據，日積月累，從而形成一個數據倉庫，面對數據倉庫，我們不僅僅是對數據進行簡單的統計，而是利用現代化的數據處理技術去研究數據倉庫中各種數據所隱含的豐富信息，根據分析的信息筆者不斷完善課堂教學設計，希望能更好地揭示錯綜復雜的教育現象的本來面貌。

（2）課堂前后的研究。2013年筆者引入一套課后評價反饋測試平臺――“家教新干線”， “家教新干線”是學生在線學習的一個平臺，是學生個性化的學習，他們的學習行為的數據都自動生成并留存，一方面易于他們后期的學習行為評價和評估，還能讓學生根據個人的學習數據制定相應的學習計劃；另一方面筆者也不用再基于自己的教學經驗來分析學生的學習中偏好、難點以及共同點等，筆者只要通過分析整合學習的行為記錄輕而易舉就能得到學習過程中規律，可以利用數據挖掘的關聯分析和演變分析等功能，在學生管理數據庫中挖掘有價值的數據，分析學生的日常行為，可得知各種行為活動之間的內在聯系，并作出相應的調整與對策。

通過一段時間的實驗，筆者認識到，我們現在所謂的信息技術與學科整合、在線教育和數字化校園，都僅僅只是數字，還談不上數據。隨著互聯網、云等綜合技術的成熟，越來越多的數字云集在一起，才形成了數據。處于信息化的時代，學生獲取知識的途徑不再是課堂，獲取知識的主要途徑變成了網絡和線上學習，而我們傳統的課堂，也將成為交流學習成果，答疑解惑的場所。這又使筆者聯想起比爾?蓋茨的一段話：“五年以后，你將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何一個單獨的大學提供的課程都要好。”的確，現在我們的教育，正在向這個方面轉變，這不正是大數據環境下的教學探索嗎？

“越來越少的課堂，越來越多的網絡；越來越少的講授，越來越多的交互；越來越少的編制，越來越多的合作；越來越少的辦公室，越來越多的實驗室……” 這些場景也許你曾經不敢想象，但確實已經隨著技術的倒逼，悄悄滲透到了教育領域。千百年來，作為教育工作者，都是想把教師的思維邏輯或者書本的思維邏輯連同知識容量一起拷貝到學生的大腦中。但是事實證明這些努力只是部分有效，這些僅僅是一個基礎學習，不能造就人才。隨著信息學和行為學的研究深入，人們才逐漸認識到，教育真正的最高境界，是發掘學生自身原有的動力和天分。教育到了變革的關鍵時期。我們作為教育工作者，應該向大數據時代、知識時代跨越，知識將無所不在。筆者認為我們目前教育正在進行或者未來必定主流的模式將是：視頻成為主要載體，教育資源極其豐富；翻轉課堂；按需學習；終身學習；不以年齡劃線；遠程教育的提法將消失；距離不再是問題，在學校之外進行，等等。

第6篇：數據挖掘學習計劃范文

隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析

11我國農業發展背景

我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。

12開展農業知識培訓的必要性

反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。

2人工智能在教育中的應用與發展

近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。

21基于人工智能的計算機網絡課程

計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。

22基于人工智能的教師輔助系統

近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。

23基于人工智能的教育數據庫系統

隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。

3人工智能與農業知識培訓的結合

新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。

人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。

31人工智能應用于農業知識培訓的優勢

從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。

311個性化教育針對性強

相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。

312教育資源利用率高

我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。

4平臺開發的系統架構

基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。

41學生模型

學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。

另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。

42教師模型

教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。

教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。

在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。

另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。

43綜合數據庫模型

綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。

知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。

專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。

為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。

44人機交互接口

基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。

第7篇：數據挖掘學習計劃范文

關鍵詞:網絡智能學習系統學習模型

中圖分類號: 文獻標識碼:A文章編號:1007-9416(2010)01-0000-00

1 傳統網絡學習系統的學習模型

在基于WWW的網絡教育發展過程中,一般采用了B/S瀏覽學習結構,即:將課程資料、素材、講義、電子教案等存放在遠端的WEB服務器上,并且如果系統使用了數據庫則通過WEB服務器與數據庫進行連接。然后學習者在通過Internet或者Intranet接入的方式,對WEB服務器提出請求,由服務器端進行處理,然后反饋給客戶端相應的內容,這是傳統網絡教學系統所普遍采用的基于WWW的遠程學習模型,如下圖:

這種基于WWW的遠程學習模型滿足了網絡學習的基本要求,能夠實現網絡學習。而且現在的很多網絡學習系統和平臺依然在采用這種模型,其優點是學習系統結構清楚,維護方便,而且B/S結構和數據庫的引入可以讓所有接入這個系統的學生進行有效的學習,如果在功能上(例如作業系統、評價系統、監控系統、討論平臺等)和學習資源上給予足夠的支持,將是實現網絡遠程學習的更有效的途徑。

但是應該看到,這種模型同樣具有一個明顯的缺點:這種學習系統主要以系統為中心,并沒有充分考慮學生的需求和習慣,要求人來適應系統而不是系統來適應學習者,沒有充分按照人的個性要求等因素來實施系統設計。實踐也逐漸地證明了這一點,那就是學生在這樣的環境中學習,需要花很長的時間來適應這種環境,而且一成不變的學習環境、不感興趣的輔助材料使學習會變得枯燥和無味。

2 網絡智能學習系統的特征及其發展趨勢

在傳統的網絡學習系統中存在的最大的問題就是沒有以學生學習為中心,系統對學生不能自動的適應,沒有照顧到學生的個性因素,不利于學生完全自由的學習,也無法做到個性化指導。

要解決這一問題,最關鍵的就是要在學習系統中增加對學生個性化因素、學習策略等方面進行支持的功能模塊。因此,需要研究具有智能分析學生個性化特征的網絡智能學習系統,在這種系統中,不是簡單的對傳統網絡學習系統的改進,而是一種理念上的更新:這將以學生的學習為中心,尊重不同學生的個性,發掘學生學習的潛在規律,讓系統智能的來適應學生,從而更好的支持學生自行選擇的學習策略,培養其元認知能力,在了解學生學習過程的情況下給予適當的個別的學習指導。

在傳統網絡智能學習系統研究中主要具有如下特征:

2.1 具有更強的交互性

在這里更強調人機交互的方便和易用性,學生可以對系統提出相關資源請求信息,得到系統及時的反饋,比較常見的有智能搜索引擎等。

2.2 具有良好的導航功能

良好的導航功能可以使學生在浩如煙海的學習資源中清楚把握自己所在的學習位置,并能迅速方便的找到自己需要的資料,避免出現迷航現象。

2.3 能提供一定規模的專家知識領域庫

這就加強了對學生自主學習的指導作用,學生在學習過程中,可以借助比較智能的專家知識領域庫來做出對遇到問題的解釋,在這里,專家知識領域庫并不是完全作為一種答案解答機制,也不是對所有問題都提供詳實的解釋,而是指導問題解決的相關概念,這樣可以讓學生利用適當的學習策略,通過知識的遷移來完成對問題的解決,培養其學會學習的能力。

2.4 采用了具有一定智能測試反饋策略

在過去的研究中,智能(自適應)測驗也開始引入了智能學習系統的設計。自適應測驗是計算機技術和項目反應理論相結合的測驗方式,它需要根據學生對試題的反應來選擇下一個測試題,它需要實時對學生的反應做出判決,并需要根據一定的規則選擇下一試題。通過具有智能特征自適應測試,可以對學生的知識水平和學習效果做出一個初步的判斷。

傳統網絡智能學習系統確實在一定程度上體現了更加重視學生“學”的特點,將學生學習置于中心地位,是網絡教育的重大進步。同時,隨著研究的深入進行,發現基于網絡的自主化學習對網絡學習系統的要求也越來越高,因此就要求網絡智能學習系統有更深層次的改善和發展,其主要結構特征發展趨勢為:

2.4.1 建立動態學生的認知模型,以存儲學生學習過程中的特征信息

網絡智能學習系統最核心的特征就是根據學生的能力特征和認知特征提供最適合學生需求的學習環境。從這個角度看,就要求通過一定的技術測控手段將學生的個人學習情況記錄下來,再通過分析決策得到相關結論,作為教學決策的依據。認知模型主要記錄每個學生原有的知識水平認知能力和特點。

2.4.2 智能學習內容呈現方式

能根據學生的動態信息特征來動態的為每個學生提供不同的學習內容。這就需要對學生特征有詳細的掌握,主要包括個人信息、安全信息、學業信息、管理信息、偏好信息、關系信息、績效信息、作品集信息、學習行為(進度信息、課程內容學習信息、典型例題學習信息、練習信息、作業信息、測試信息、提問信息、交流信息、媒體學習信息)等,而且學生的這些特征將隨著學生的學習發生適應性的改變。根據學生的這些特征信息進而確定不同內容的不同呈現方式,更好地適應每個學生的學習特征,實現學生的個性化學習。

2.4.3 智能導航功能支持

智能導航主要為了解決學生在超媒體和超文本空間航行過程中的方向性問題。因為在網絡學習中,學習內容雖然形式多樣,但主要是以超文本方式鏈接起來的。學生在其中學習的過程中,容易在超媒體的復雜關系干擾下出現迷航現象,所以需要有智能導航系統的輔助。如樹形導航、路徑導航、內容導航等。

2.4.4 智能學習策略的支持

網絡學習是以學生學習為中心的學習,每個學生根據其認知水平、興趣愛好、認知特征、元認知能力等方面的差異,對相同的學習內容、學習目標會采取不同的學習策略。對于網絡智能學習系統而言,就需要將知識以單元的形式,通過對學生相關信息的判斷,提供對不同學習策略的支持。例如對同一學習內容而言,在教學設計之初就應該建立完備的設計規劃,充分考慮到傳授式學習、探索式學習或是協作學習的具體支持策略。

2.4.5 智能語義搜索

根據語義網絡原理建立知識庫和語義網絡的對應關系,構建基于限定領域的搜索引擎。根據學科和學習者的特征以及他的歷史搜索記錄、歷史學習記錄等,呈現其最需要的查詢內容。

2.4.6 學生學習記錄與智能分析

對學生學習的歷史記錄包括學習內容、參與測試的過程和結果、參與的討論和提問、學習策略的選擇、學生自行記錄的學習日志等等,記錄學生的學習行為,并以一定的規則進行數據抽取,以得到學生學習過程的概括描述,這就是關于學生學習過程的智能分析。通過對學生學習的歷史記錄進行智能分析,可以知道學生對知識掌握、學習策略選擇、參與討論的積極性、學習時間分配等許多學習要素。然后根據這些要素分析的結果給予學習者一定的客觀的評價,同時推薦給學習者相應的學習建議,包括可能需要的學習內容或學習資源等等。

2.4.7 智能答疑系統

學生遇有疑難問題時,可以通過智能答疑系統中的智能語義搜索引擎來自動解答。在接到學生提問后,首先在已有專家知識領域庫和已解答問題庫中進行搜索,若找到相關問題則呈現給學生,若沒有找到則將問題存入未解答問題庫,待解答之后返回給學生,同時并存儲在已解答知識庫中,并定期對問題進行統計分析,得到學生對學習內容的整體提問分布,從而

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2.4.8 智能評價與反饋系統

網絡智能學習系統中,學生的學習成果和知識獲得可以通過測驗、考試等辦法得到,同時利用智能評價系統,基于學生的學習過程做出形成性評價,對測驗、考試的結果做出總結性評價,并給予適當的建議讓學生進行調整。

從上述研究來看,網絡課程的特征結構可以表示為如圖2所示的結構組成。

3 網絡智能學習系統的學習特征

在網絡智能學習環境中,學習是學生通過自身原有知識經驗與智能學習系統進行交互活動來獲取知識、提高能力的過程。在這個過程中,學生能夠自我組織、制定并執行學習計劃,自主選擇學習策略,并能控制整個學習過程。這種學習主要有以下特點:

3.1 是基于資源的學習

但是學習資源在呈現上并不是按照事先完全確定的順序和模式來為學生提供的。而是由智能學習系統根據學生的個別化特征來有選擇的呈現,學生的個別化特征包括學生的個性化分析、學習風格分析、學習過程分析、測試結果分析等。

3.2 學習過程是在學生的掌握和控制中的

智能學習系統中建立的學生認知模型,是對學生的個別化學習提供幫助與支持的。學生將對自己的全部學習負責,智能學習系統將對學生的學習進行指導,推薦學習資源,對學習策略和學習進度給予建議。

3.3 學生的學習是個別化、人性化的

在智能學習系統中,充分尊重學生的個人學習風格和學習習慣。通過對學生的個性特征進行分析、數據提取、數據挖掘,得到學生的個人特征模型。可以說學生在這種環境中學習是完全個別化的。

3.4 學習過程是知識的建構過程。

學生學習的過程中,他們主要是通過自己在智能學習環境中探索、研究、討論和交互來建構自己的知識。學生在這種環境中探索和交互時,不僅掌握知識,更重要的是掌握學習方法,同時也強調知識的運用能力和與他人合作的能力。

3.5 學習過程是數字化和高度智能化的過程

智能學習系統的學習環境的構建可以說是一個高度數字化和智能化的系統:對學生個性的智能分析和靈敏的主動適應,快速的反饋和個性化的評測系統,存儲大量的媒體資源供選擇,方便的討論和通信系統。因此,這種智能學習系統的構建需要利用多媒體網絡技術、人工智能、數據庫及數據挖掘技術、語義解析、網絡通信等最新技術。

3.6 學習過程是一種不斷反饋的過程

在智能學習系統中,學生的學習將是自己不斷調整的,同時需要系統根據對其個性因素、智力因素、知識水平等等的分析給出相應的建議。另外,學生還要有和別的學習者進行交流的機會和條件,需要教師在適當的時候給予指導和建議,因此,這種環境下的學習是一個不斷調整、不斷反饋的過程。

參考文獻

[1] 段培俊等.基于網絡的智能自主學習系統設計[J].2006.

[2] 劉立新.智能教學系統學生端導航模型設計[J].2006.

[3] 李聽.智能授導系統中學習者特征分析的研究[J].2005.

第8篇：數據挖掘學習計劃范文

2012年是美國在線教育市場風生水起的一年，、Coursera、Udacity等在線教育機構先后獲得大筆融資，數額從幾百萬美元到上億美元不等。

美國火爆的在線教育市場給國內創業者和投資人帶來了極大的信心和熱情。從去年下半年開始，國內先后有網易前總裁李甬（創辦粉筆網）、世紀佳緣前CEO龔海燕（創辦91外教網）等一大批創業者積極投身到這片藍海之中，欲搶先抓住掘金的大好時機。新東方創始人、著名天使投資人徐小平更是在微博上大膽地指出：“在線教育是未來！所有從事教育與培訓的朋友們不關注在線教育，來日無多啦！”在他看來，未來兩年內，在線教育將成為和電子商務一樣普及的行業。

近日，在線教育網站滬江網獲得了約2000萬美元的B輪風險投資，創下國內在線教育領域近年來最大的單筆融資紀錄，其品牌估值也達到2億美元。同時，還有超級課程表、91外教網、猿題庫等公司先后獲得融資，國內在線教育市場一片蓬勃景象。

除了資本的看好和創業者的熱情，像BAT這樣的互聯網巨頭也對在線教育青睞不已。日前，有傳言稱淘寶即將推出教育頻道“淘寶同學”，盡管官方尚未正式表態，但淘寶進軍在線教育領域的意圖昭然若揭。此外，百度CEO李彥宏也曾在公開場合指出當前教育的弊端并呼吁“用互聯網升級教育”；而騰訊也不甘落后，已推出“騰訊徽講堂”這一原創節目，同時也在兒童領域重點推進教育產品。

巨大機遇引發創業熱潮

在線教育已被視為下一個互聯網創業熱潮，不僅市場規模龐大，而且機會眾多。

有公開數據顯示，近幾年，我國教育信息化市場規模實現了快速發展，2010年中國教育信息化市場規模為1117億元，2011年達到1322億元；同時，2012年中國教育行業IT投資總規模達到439.1億元，同比增長率達到20.9%。

新東方董事長俞敏洪就曾公開表示，隨著互聯網等現代技術的發展，在線教育行業將迎來顛覆式的變革，“線上占40%，線下占60%，這個情況的發生，就是未來3至5年的事情”。

“在線教育是一個欣欣向榮的市場，互聯網遲早將再造傳統教育行業。”對此，龔海燕也持同樣看法，“經濟越發達，人們在教育上的投入就會越多。”在她看來，人們在物質上充實后，就會在精神上有更多的需求，而教育本身既是精神的東西，同時也是打開精神通道的方式。

在細分領域，在線教育更是大有可為。按年齡階段，在線教育可大致分為幼兒教育（0-6歲）、K12教育（6-18歲）和大學教育。除此之外，還有P2P教育、外語教育、職業教育、企業教育、興趣教育、出國留學、考研/國考、考試服務等諸多領域，并且多數領域都有值得深入挖掘的價值。如此前曾有報告顯示，中國在2012年已經花費300億元投入到英語學習當中，根據市場成長情況，2013年英語培訓市場規模更有望突破350億，而像91外教網就是定位在英語培訓領域之下的在線英語口語教育之上。

同時，就行業本身的發展而言，在線教育才剛剛起步，如今搶先出手的各公司都還處在摸索階段，市場尚未形成巨頭壟斷的態勢，而教育本身又是一個競爭激烈、巨頭領跑的行業，這就給國內諸多創業者留下了巨大的機會和想象空間。

想獲利就要打“持久戰”

隨著互聯網的飛速發展，在線教育成為大勢所趨已是業內公認的觀點，甚至有不少人把如今的在線教育看作是下一個電子商務，對它寄予厚望。

投資者們看中的在線教育的優勢主要在于其可以突破時間和空間的限制，讓用戶可以自主選擇學習的時間和地點，同時打破了傳統教育行業長期存在的教育資源、師資力量等分布不均的諸多弊端，使得教育資源得以共享，不受經濟、地域等因素制約。此外，網絡內容表達形式的多樣也讓在線教育的內容更加豐富多彩，不再局限于傳統教育的刻板內容。

“實際上，我們已經看到它是大勢所趨，在線教育能夠帶來的用戶體驗，經過我們最近的研究發現，用戶一旦開始使用在線教育后，實際上很難再回到傳統的教育方式上，在線教育能提供時間上的彈性、一對一老師的便利性，都是線下教育無法替代的。不過，線下教育所能提供的同學之間關系的維護等，則是線上教育比較欠缺的。”歡聚時代CEO李學凌表示。

盡管優勢明顯、前景誘人，但目前在線教育依然面臨著叫好不叫座的尷尬局面。

首先是用戶行為習慣尚未真正養成，在線教育最大的缺陷在于對用戶沒有限制行為，用戶可以隨時終止學習，而在以娛樂為主的網絡休閑時間之中，網站很難保證用戶的黏度，也難以保證用戶在網上學習的效果。

其次是盈利模式不清晰，目前，在線教育仍處于成長初期，尚未出現成熟的商業模式，盈利前景并不清晰，燒錢成為當下諸多在線教育網站共同面對的問題。學而思董事長張邦鑫此前曾在媒體上表示，集團在線教育業務每年虧損額已達數千萬元，至于這種情況何時能終止，他心里也沒底。學而思網校內部人士也曾透露，盡管從財報上看，網校貢獻了集團3%的營收，卻承擔了一半以上的虧損，“今年，學而思網校的目標是盈利1元錢，如果這個目標能達到，將會具有非常強的標志意義”。

最后是教育產業本身的屬性問題。教育是個慢行業，需要內容、經驗、資源等的不斷積累，而互聯網卻是個快行業，兩者在發展速度上存在一定的矛盾。同時，兩者相結合的在線教育本身也需要時間、人力、物力、技術等大量成本的不斷投入，試圖在2至3年內贏得豐厚利潤并不現實。

大數據與云帶來的變革

雖然當前在線教育還留有諸多問題等待從業人士的解決，但其廣闊的前景已是事實。而作為傳統行業的顛覆者，大數據、云計算等技術的發展也為在線教育帶來了新的機遇。

作為當下最火熱的技術，大數據對海量數據進行數據收集、挖掘以及分析從而產生的價值，已成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。

在線教育領域，常常會面臨網站提供的內容并非用戶所需、無法精準聚焦用戶需求等一系列問題，而大數據則能帶來全新氣象。如今，在線教育網站可以利用大數據挖掘并分析用戶的行為數據、課程內容數據、題庫數據等一系列相關數據。例如網站可以通過大數據掌握用戶對不同知識點的掌控程度、掌控相應知識點的使用時間、偏好的表達方式和學習工具等，而網站可以通過這些挖掘分析結果向用戶實時向提供反饋，并提供推薦課程和習題，幫助用戶隨時調整自己的學習計劃。同時，老師也可以利用大數據的分析結果來研究學生的學習模式和行為習慣，以便更好地了解學生的學習情況和行為習慣，更好地幫助他們學習。

以當前很火的猿題庫為例，公司2月18日上線的“公務員考試題庫”上線4個月，已有21萬注冊用戶，服務器端生成并評估試卷套數達5億次；而5月份上線的司法考試題庫，8天內就有了2萬多的用戶。據了解，考生只要在猿題庫上開始答題練習，系統就會清晰地分析出他當前的能力水平、薄弱考點有哪些、如果參加考試預計能得多少分以及接下來需要做什么題目等，而這些是猿題庫基于大數據的分析及人工智能算法等多項專利技術而實現的。猿題庫創始人兼CEO李勇表示，題庫將通過人工智能算法對考點、考頻和難度進行分析以及基于大數據的挖掘，準確地評估出用戶當前的能力水平，一對一有針對性地出題。

對于平臺型在線教育網站而言，通過大數據手段，對當前龐大的教育資源進行數據整合和優化配置，可以打破原先的限制，讓優質教育資源得以共享；對相關數據的充分分析和挖掘必然使其更加強大。

提到大數據就不得不提及云計算，云計算通過資源的虛擬化和調度實現資源分配使用的合理化，以此降低成本并促進創新。云帶來的是計算能力的革命，而大數據則使云計算有了新的商業價值的落地方式。與傳統教育培訓機構相比，在線教育雖然節省了師資、教室等成本，但卻增加了技術、產品等人力的投入和寬帶、服務器等網絡方面的投入，而云計算給網絡教育帶來的最大的好處就是成本的大幅降低。

第9篇：數據挖掘學習計劃范文

 

概述

 

研究背景

 

筆者經過文獻分析，現有的教育技術專業知識管理系統的功能、理念設計已不能滿足現有用戶的需求，而且大多是個人或學校所有的知識管理系統，使用權歸所在學校的教師、學生所有，其他人很難獲取權限;而個人所有的知識管理系統居多，但由于個人能力和精力有限，往往所涵蓋的知識深度、廣度有限，功能不全面。因此，開發一個功能強大、知識覆蓋面廣、訪問權限開放，能促進知識共享再造的系統非常急迫。該文圍繞教育技術專業人員對系統設計的需求，在分析現有案例的基礎上設計了該系統的功能模塊圖，以期為教育技術專業知識管理系統設計者提供借鑒。

 

研究方法

 

文章主要采用問卷調查法和案例分析法。在對有關教育技術學專業知識管理的書籍、文獻分析基礎上，設計了調查問卷。問卷主要從該專業的知識體系、在線學習活動行為、管理系統的特性、管理系統的功能需求等維度進行設計，以此來了解分析教育技術學知識管理系統的用戶需求;筆者同時在網上搜索了相關知識管理系統，篩選出了內容豐富、功能全面的網站作為案例進行分析。

 

 

該問卷在問卷星平臺上進行發放，共發放29份問卷，收回29份，回收率為100%，其中24人是教育技術學專業，2人是現代教育技術專業，3人是非教育技術專業。

 

問卷結果顯示，用戶在知識搜集知識訂閱、知識收藏、知識評論、知識學習等業務需求中主要的是知識學習、搜集(86.23%)、收藏(58.62%)，而在知識訂閱和知識評論等方面比較少。因此，預開發平臺應該為用戶提供更便捷、良好的知識搜集學習機制，同時加強訂閱服務和知識共享評論鼓勵機制。

 

在專業知識了解程度方面，只有13.79%的用戶表示有一定程度的了解，因此預開發系統應能為用戶清晰地呈現教育技術專業需要學習的知識框架，專業的知識體系[2]。建議以學科基礎、學科建設、學習資源為主，并對教育技術學所包含的知識模塊進行綜合系統開發。因此，后期開發中應注重對用戶的引導，使其進行系統綜合性學習;在知識共享分享機制方面:大部分用戶愿意將自己所收集掌握的知識整理后通過網絡與大家分享，占到62.07%，但仍有37.93%的用戶持無所謂的態度。因此，預開發平臺將通過激勵機制鼓勵持“無所謂”態度的用戶進行知識分享。

 

在系統功能搜索開發方面，用戶清楚自己需要的知識，但不能迅速定位，且查找及刪選費時。因此，預開發平臺需要為用戶提供便捷、精確的高級搜索引擎、云服務、數據挖掘等搜索工具;用戶在知識處理時，大部分用戶都在計算機上進行知識處理，記錄的用戶比較多，但及時整理的不多，因此后續開發中需要提供良好的多維分類和多維標記對知識進行管理，并設計獎勵機制，鼓勵用戶對知識進行整理;在用戶預期理想搜索方式方面，目錄搜索/分類搜索與關鍵字搜索仍受到眾多用戶的喜愛，元搜索、知識地圖、鏈接列表次之，最后是推送服務。因此，在該平臺的設計中，應支持多種搜索方式，而推送服務不受歡迎的很大原因是因為用戶跟蹤數據處理不精細，導致為用戶推送了很多垃圾信息，所以預設系統應加強數據的智能化處理，為用戶推送更加個性化的信息。

 

在知識管理平臺個性化設計方面，大部分用戶希望該系統為其提供“近期需要學習和正在學習的知識、以及最新熱點知識、素材資源，等”并著重對用戶進行學習記錄跟蹤提供近期所需信息與最新熱點的呈現，大量免費素材資源的分類存儲分享，提供重難點知識和知識概念圖，使用戶可隨時查看學習信息，并據此做出學習計劃。除此外，用戶希望知識管理系統平臺為其提供聽示的功能。大部分用戶希望該系統為其提供個人知識管理系統、學習記錄和步調跟蹤、智能知識分類、專家系統疑難解答、知識百科、專業圈子等功能，用戶對個人知識管理功能需求較大，因此預開發平臺中應該提供多種個人知識管理軟件便于下載使用;在對知識管理系統平臺了解及使用情況方面進行統計發現，只有10.34%的用戶表示了解并使用過，不了解、沒用過的占到了7.86%，因此，在對知識管理系統進行設計時，應有說明及幫助版塊，界面簡單易操作。的案例。Kmpro知識管理系統基于互聯網架構，整合了企業的知識管理引擎，是面向流程的一套功能完整、操作便利、彈性的知識管理平臺。功能有:知識地圖歸納整理企業知識體系、知識管理引擎管理企業知識文件;知識采集工具、知識工具、知識搜索引擎、知識學習計劃、知識資產評估工具，為該企業整理、共享、評估內部知識資產提供了穩定、高效的平臺。因此，該系統的功能圖中的知識分類、知識共享、知識瀏覽可以作為預設系統的功能設計參考;TFS睿思鳴知識管理系統是一個集企業與個人于一體的知識管理系統，功能強大，使用率比較高。該系統的特色有最新知識、最熱知識排行榜，公司的每日之星、公告欄、搜索框、投票、通訊錄、專家黃頁、問答版塊、知識地圖以及個人空間。其個人空間功能也十分完善，比較突出的有系統郵箱、搜索版塊，論壇版塊、正在熱議、換膚、項目、專題、娛樂、猜你喜歡(推送知識)并與研發中心鏈接，方便員工進行投稿，并可以用微博、QQ的賬號進行登錄，分享知識到微博或空間。除此之外，還有積分榜、人氣排行、我的導航，等，鼓勵用戶互動分享，促進交流。其中，我的空間功能板塊包括九大單元:系統消息:通知用戶查看郵件、通知消息;我的問答:對訪問者提出問題、回答者的回答，及時顯示在空間內，以便于提問者追問或回答者補充答案，并將提問及回答同步到系統的論壇內;推送知識:是指系統根據訪問者的學習蹤跡進行科學的分析，為其推送相應的知識;我的關注:是指訪問者根據自己的愛好，定期關注某專業或某類知識;我的訂閱:是指訪問者訂閱某雜志或期刊;我的知識:用戶對自己獲得的知識二次加工，進行整理、標記、編輯后在自己的空間進行分類顯示;我的收藏:根據個人愛好，收藏自己喜歡的圖片、文檔、音視頻，等;我的博客:為訪問者提供一個將隱性知識顯性化的平臺，訪問者可以隨時查看自己的足跡，包括學習反思，游記，等。