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基于数据挖掘的课程相关性方法研究与实现的中期

报告

一、研究背景

随着信息时代的到来，我们生活中涉及到的数据越来越多，数据挖

掘技术的应用也随之不断拓展。教育领域中，学生的学习过程和教师的

教学过程都会产生大量数据。如何运用数据挖掘技术来深入研究学生学

习过程和教师教学过程，发现其中的规律和模式，优化教学方式和学习

效果，成为了当前教育领域的研究热点之一。

在教育领域中，课程相关性的研究也备受关注。课程相关性是指不

同课程之间的内容、目标、知识、技能等方面的相似度。对于学生而言，

了解不同课程之间的相关性有助于他们更全面地掌握知识，制定更合理

的学习计划；对于教师而言，了解不同课程之间的相关性有助于他们更

好地设计教学内容和方式，提高教学效果。

本文基于数据挖掘技术，旨在研究课程之间的相关性，并实现相关

的方法，并对实现的方法进行实验和评估。

二、研究目标和内容

1.研究课程相关性的定义和计算方法，对现有的计算方法进行深入

分析和比较。

2.收集、整理、预处理课程数据，包括课程名称、课程目标、知识

点、教材等信息。

3.运用数据挖掘算法（如聚类算法、关联规则挖掘算法等）挖掘课

程之间的相关性，获取不同课程之间的关联规则、聚类结果等信息。

4.利用可视化技术对挖掘结果进行展示，将结果呈现给用户，使用

户可以更直观地了解不同课程之间的相关性。

5.对研究结果进行评估，包括算法的准确性、实用性等方面进行评

价，同时也可利用用户反馈信息来获取改进意见。

三、研究方法

1.数据的预处理

本研究采用的数据集来自某学校广播电视新闻专业相关的各个课程。

首先对数据进行数据清洗，去除重复数据和不必要的数据，然后使用自

然语言处理技术对文本数据进行分词、去除停用词、提取关键词等操作，

以获取更加有用的信息。

2.挖掘方法

本研究采用关联规则算法和聚类算法来分别挖掘课程之间的相关性。

关联规则算法可以帮助我们发现不同课程之间的关联规则，如“学习计

算机应用基础必须学习计算机原理基础”，聚类算法可以帮助我们对课

程进行聚类分析，把相似的课程进行分类，如将“计算机应用基础”、

“计算机导论”、“计算机原理基础”等课程归为一类。

3.可视化技术

在挖掘结果的可视化方面，本研究将采用散点图、热力图等可视化

技术来展示挖掘结果，使用户可以直观地了解不同课程之间的相关性，

同时也可以实现交互式操作，方便用户对图像进行放大、缩小、旋转等

方便的操作。

四、预期成果

通过本研究，我们希望可以得到以下几个方面的成果：

1.研究出一种更加准确和实用的课程相关性计算方法。

2.分析不同课程之间的相关性，并将结果以可视化的形式呈现给用

户，方便用户直观地进行了解和应用。

3.评估挖掘算法的准确性和实用性，并对算法进行优化和改进，提

高算法的效率和精度。

4.在研究的过程中积累一定的知识和经验，为后续的研究和应用提

供有价值的参考。