典型文献
聚类和关联算法在学生学业分析中的应用
文献摘要：
针对高职院校在发展过程中积累的学生数据,文章选取2015至2019级学生的课程学习成绩、网络平台在线学习时长、讨论次数、发帖数量、升学形式等数据为研究对象.利用改进型KMeans算法对课程学习成绩、网络平台在线学习时长、讨论次数、发帖数量进行离散化处理,采用Apriori算法分析学习方式、升学形式与学业成绩的关系,以及课程间的相互影响.验证了在学习过程中俗语"一分耕耘一分收获"的正确性,找出了课程间的关联关系,为提升高职院校的教学方法与改善学生的学习方式提供了一定的参考.
文献关键词：
KMeans算法;Apriori算法;关联规则;学业分析
中图分类号：
作者姓名：
苏锦;罗锦光
作者机构：
广西电力职业技术学院,广西 南宁 530007
文献出处：
引用格式：
[1]苏锦;罗锦光-.聚类和关联算法在学生学业分析中的应用)[J].无线互联科技,2022(23):143-148
A类：
B类：
关联算法,学业分析,课程学习,学习成绩,在线学习,学习时长,发帖数,改进型,KMeans,离散化处理,Apriori,算法分析,学习方式,学业成绩,学习过程,俗语,一分耕耘,一分收获,关联关系,关联规则
AB值：
0.38789
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