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对叙事文本的分析和提炼是叙事研究的核心功能,叙事分析路径主要有语言分析和逻辑结构两种。在梳理国内外文本分析方法基础上,从国内中小学教师、教育研究者对教育叙事研究方法的实际需求出发,通过教育生活叙事“呈现—揭示”模式,借鉴扎根理论、叙事探究、质性研究等理论方法,以文本编码为手段,对教育生活叙事文本进行有效分析。叙事文本的静态编码多适用于研究对象的微观分析,动态编码多适用于研究对象的宏观分析。编码揭示需要追求挖掘文本的“言外之意”。叙事文本呈现形式除了文字,还有图片、声音、视频、教育实物等。对叙事文本的一般处理的原则是“视情而定”。叙事文本编码分析的步骤是:明确教育生活的研究问题与指向;搜集教育生活的情境资料;选择编码方式;编码及分析;教育揭示。 相似文献
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在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。 相似文献
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面向教育技术学文献数据的主题挖掘 总被引：3，自引：0，他引：3
对网络环境下海量的科技文献数据进行文本挖掘可以有效地提高科技文献信息的可用性,发现隐藏的知识。LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型是一种能够提取文本隐含主题的非监督学习模型。论文基于LDA模型,以三种国际教育技术期刊在2004-2008年间出版的学术文献为研究对象,进行了主题挖掘和文献分析。 相似文献
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分析大量的非结构化文本数据已经成为各类研究及数据分析中的重要任务。本文借助Hadoop分布式计算平台,搭建了一个基于IKAnalyzer开源工具的文本分析应用系统框架,系统基于Spring Boot架构进行了Web应用平台搭建,结合node.js技术构建了数据驱动的Web前端UI呈现。研究实践了从文档收集、文档预处理、分布式计算、中文分词及词频分析、可视化呈现的初步流程。借助该系统平台,研究分别以金庸小说文本数据及采集的贵州省极贫乡镇教育基础数据作为语料数据进行了相关文本统计分析实践。 相似文献
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文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展,指出了文本挖掘在信息检索中的作用。 相似文献
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讨论了聚类分析及文本挖掘,分析了一种用模拟退火思想改进的K均值聚类算法在文本挖掘中的应用。传统的信息检索技术已经不适应日益增加的、大量文本数据处理的需求。如何从数据中分析和提取有用信息即文本挖掘已经成为数据挖掘中日益流行与重要的研究课题。 相似文献
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2015-2017年,国外教育政策研究的质性取向突出.根据研究者资料收集与分析方式的不同,质性研究范式的教育政策研究具体使用了个案研究、民族志、话语分析、扎根理论与解释主义以及后质性研究方法.从这些具体的质性研究方法的使用中可以看出,研究者们关注"实践"中的教育政策,即存在于文本之外、活动于主体之间、无法脱离现实实践世界的教育政策. 相似文献
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总结了数据挖掘的基本方法、文本数据挖掘的关键技术,讨论了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,并对文本数据的数据挖掘算法进行了研究。 相似文献
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随着信息技术和Web技术的发展,如何从海量的Web文本信息中找到自己所需信息已成为一个重要的研究领域。在众多信息获取方法中,聚类技术是一种被广泛应用的方法。总结了文本聚类算法的研究现状,比较了算法的主要差异和整体思想,并分析了各种方法的优劣,同时指出了文本聚类研究今后的发展趋势,即在粒子群聚类过程中融入其它传统聚类方法的思想,以提高聚类性能。 相似文献
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与以往对质性研究方法纯粹形而上或形而下的叙述不同,文章以田野调查为实例,阐释作为质性研究新视角的建制民族志在教育研究中的技术路线与哲学依据.建制民族志关注日常生活世界中行动者的活动和经验,考察社会生活是如何组织的;重视访谈、观察与文本在资料收集与分析中的价值,并提出“以文本为媒介的社会组织”的路径进行越地情境与在地情境的有效对话.就研究的质量检测而言,提出质性研究的有效性和推广性有其生态界限.对教育研究中生活世界的探索是一个开放、持续和沟通的过程,研究者应站在主体间性的立场,在隐性的社会事实中建构结构化,为没有走进田野的人提供理解与沟通的可能性,从而走向交往行为的理性. 相似文献
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在多点数据监测系统中,为了将各区域服务器的数据有效整合,对海量数据的有效采集和处理成为必须解决的关键问题。文章通过引入Web文本挖掘原理和数据抽取方法,将网页列表页的抽取算法应用到多点数据采集,并构建了相应的多监测点数据采集体系。通过对多监测点海洋数据的处理实例表明,基于网页列表页的抽取算法有效地抽取到了准确数据项,解决了嵌套数据记录、自动抽取和多台计算机协同工作问题,提高了数据采集效率。 相似文献
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杨丽玲 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2009,11(2):1-3
分类问题的覆盖算法为处理海量数据提供了一个十分有效的方法,已被广泛应用于文本分类问题中.主要通过覆盖算法、核覆盖算法和基于概率的覆盖算法等三种不同方法进行训练和学习,并根据给出的实验结果进行比较研究.实验结果表明了经优化后的概率模型在文本分类中提高了识别率和精确度. 相似文献
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教育叙事研究刍议 总被引：2，自引：0，他引：2
王攀峰 《河北师范大学学报(教育科学版)》2012,14(8):5-10
作为一种质性研究方法,教育叙事研究关注生活体验、诠释意义与价值,所叙之事非虚构之事。教育叙事研究的开展有助于研究者面向教育事实本身,有助于沟通教育理论与教育实践之间的鸿沟,有助于表达教师的个体实践性知识。其分析步骤包括:确定研究问题,选择研究对象;进入研究现场,建立合作关系;收集研究资料,形成现场文本;分析研究资料,重新讲述故事;撰写研究文本,形成扎根理论。 相似文献
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作为一种质性研究方法的教育现象学,以对教育现象的反思为根本目的,在反思的过程中获得在教育实践中行动的机智。该研究以一个教育现象学文本为个案,经过文本写作、反思效力研究及对反思的反思三个研究阶段,展示出文本能够有效地把读者拉入到对某一教育现象的关注之中,继而推动读者对该教育现象进行反思,以期在教育实践中获得实际经验和教育机智的增长。 相似文献
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《佳木斯教育学院学报》2017,(10)
由于大数据时代的来临,网络招聘形式占所有招聘形式的比重越来越大。本文通过对网络招聘信息数据进行中文分词和文本向量化处理后,运用k-means聚类算法的理论,结合网络招聘信息的实际需求,分析挖掘得到关于职业类型、薪资、地域、学历和工作经验的知识模式。 相似文献
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作为一种质性研究方法的教育现象学,以对教育现象的反思为根本目的,在反思的过程中获得在教育实践中行动的机智。该研究以一个教育现象学文本为个案,经过文本写作、反思效力研究及对反思的反思三个研究阶段,展示出文本能够有效地把读者拉入到对某一教育现象的关注之中,继而催动读者对该教育现象进行反思,以期在教育实践中获得实际经验和机智的增长。 相似文献
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邓连瑾 《天津职业院校联合学报》2016,(4):99-105
高校信息系统经过多年运行,积累了海量综合反映学生各方面学习特征的数据,充分利用这些信息将极大改进教学工作。但从这些海量数据中提取出规律性的信息并指导教学工作,却是信息系统使用的瓶颈。文本提出了采用C4.5决策树这一数据挖掘领域的重要算法,为海量数据提取提供了一条行之有效的途径。 相似文献
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在网络环境中文本挖掘的过程主要包括特征提取、特征选择、挖掘方法选择、结果评价和知识模块等几个部分;最新的发展方向是基于EM算法对文本进行挖掘,基于该算法的的比较挖掘模型为：首先对已知数据集任意分为几个类,然后根据各个类集和背景集对文档集的各个词进行似然,再通过求和可以得到整个数据集的似然,该过程反复进行,直到收敛,从而可以根据各类和背景集结果中的较大的概率值得出文本的共同主题和各个类的主题。 相似文献
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教育质性研究是研究者个人高度参与的研究形式。无论是资料收集．还是研究报告的文本撰写,都是研究者个人因素参与的结果。教育质性研究的这些特性凸显了研究者个人身份的重要性．走向个人身份的自觉乃是质性研究的基本要求。 相似文献