面向教育大数据的关键算法研究与实现

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4、子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFKEYALGORITHMSFORBIGDATAORIENTEDEDUCATIONMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerTechnologyAuthor:WuMinSupervisor:ZhangKeAssociateProfessorSchool:Sc

5、hoolofCommunication&InformationEngineering摘要摘要现代教育的发展趋势是在基于大量数据的基础上的个性化、标准化的。大数据最为典型的特征就是数据量庞杂，数据空间巨大。为了解决数据庞杂混乱的问题，提出了分布式和非结构化的解决办法。这也推进了大数据在教育方向的发展，给传统教育提供了突破口，个性化教育也随之被提出。大数据带来的教育方向的改革颠覆了传统教育的模式，在某种程度上改变了整个教育教学体系，在传统教育中，所有教学事物都由学校统一安排，上课的时间地点甚至教学内容，然而，在大数据的背景之

6、下，上课时间、地点和学习内容都是根据学习者自己的意愿决定的，所有的教学决策的都是有大量的数据作为基础，这些信息都是客观、可信的，不在是由传统的主观的教学经验所决定的。这给教育大环境带来的是一种更加灵活、自主、科学的学习氛围，这正是与素质教育相契合。大数据在教育方面的应用主要有教学资源的推荐、对教育者教学方式的指导、在线测试组卷系统等。大数据在线教育的相关技术研究中最为重要的是教育大数据挖掘和学习分析技术，基于数据挖掘和学习分析技术，本文重点对在线教育中的大数据算法做了研究与实现，研究主要内容如下：1、研究学习分析技术，分

7、别介绍和深入剖析了学习分析技术领域的领军人物Siemens等提出的学习分析模型，并且对各个模型进行比较和梳理，为后面章节也打下牢固基础。2、研究和分析教育大数据挖掘技术，结合实际情况对在线教育中产生的大量数据进行挖掘获得有用的信息，为教学优化和教育决策提供服务。3、实现运行在Hadoop上并行的Apriori算法，通过对数据集分割思想的研究，从键值对精简方面优化，提高并行计算的效率。分析研究教育大数据的特点，针对用户-课程访问频率数据做了数据集处理，从而提高了关联规则挖掘的准确性。4、对传统的基于项目的协同过滤算法进行改

8、进，结合教育教学资源特点，将聚类算法与协同过滤算法相结合，提高算法效率。对于大数据教学资源提出改进的并行环境下的协同过滤算法。5、对于在线教育中自动组卷问题，研究和分析传统组卷系统采用的核心算法，提出基于遗传算法的自动组卷系统。关键词：在线教育、关联规则挖掘、推荐算法、遗传算法、组卷系统IABSTRACTABSTRA