大数据下一种高等教育个性化推荐教学方法的研究
[摘要]大数据时代，科技的发展为教育带来了巨大变革，教育更关注学习者的需求，更关注学习者能力提升及综合素质的发展，数据挖掘支持的高校教学变革势在必行。提出一种挖掘高校教学网站频繁访问节点数据的新方法MFITTSSW，使该方法可以单遍扫描数据集以获得推荐模式。通过网站应用实践，发现该方法可以有效关注学习者个体发展需求，对大数据时代进行高校教学变革具有重要意义。
[关键词] 大数据;数据挖掘;高校教学
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）34-0048-02
随着现代信息技術的发展，'教育信息化“与人们日常生活的联系越来越紧密。教育信息化的改革与发展，使其成为教育发展的重点。如，电子白板、在线课程、各种多媒体应用软件、Web考试系统以及高校教学网站技术相当成熟。但在考试难度控制、题库选择等方面还存在一定的问题，主要是题库选题方法是随机的，考试的一些重要参数无法统计，很难实现对考试的客观评价，另外，高校学生尤其是新生在选课以及对自己的专业考虑不足，很难正确选择自己需要的课程，很难选择自己喜欢的教学内容。归根到底，这些信息化技术最大的不足之处就是缺乏对数据信息的分析，发掘数据是否有关系，然后透过数据之间的关系来进行相关内容的推荐。而在如今的大数据时代，数字数据以惊人的速度增长，人们的生活方式和生产方式也发生着前所未有的变化，这些新特点也是当前的教学改革、课程教学方向的热点。大数据具有三个特征：数据量大、数据产生得快、数据具有多样性。首先，由于高校课程选择数据、课程考核数据、评估数据和学习者数据等规模都非常大，因此用来分析的数据量非常庞大，并且在分析这些数据的过程中会产生新的数据，这些数据通常在运行过程中是指数倍增长，往往超出一般数据库软件所能捕捉、存储和分析的数据量。其次，大数据往往是在课程...
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