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数据挖掘拥有悠久的历史,它可以追溯到探索性数据分析(Tukey, 1977),且目前已经形成了有效的、可推广的方法.本文将讨论教育数据挖掘研究与实践中逐渐兴起的一些工具,以及在更广泛的层面上数据挖掘和数据科学研究者所使用的相关工具,近40种教育领域数据挖掘与分析的常用工具,包括数据处理与特征工程工具、算法分析工具、可视化效果工具,以及EDM和LA的特殊应用,如贝叶斯知识跟踪工具、文本挖掘、社会网络分析、过程与序列挖掘、PSLC服务站等.本文将为初次接触这一领域的研究者提供有用的信息,以帮助他们找到有用的工具. 相似文献
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过去几年,研究者围绕影响学生在线课程学习成功的因素开展了大量研究,包括获得学分的课程和开放课程.然而,在不同课程内开展学生成功研究发现的复制研究相对有限.本文将提供一个框架来促进复制研究,从edX大规模开放在线课程(MOOC)中获取数据,以原始形式或稍加修改的形式自动搜索,并测试一系列研究结论的适用性.我们在已发表的MOOCs完成率研究论文中选定21项研究发现,将它们呈现在本文体系结构中.之后选择一门MOOC课程并验证此体系结构,采用事后比较方法控制多项对比.研究发现,在当前的数据集中,其中9项已有研究发现得以成功复制,两项研究发现出现了相互矛盾的结果.这项工作标志着我们正朝大规模自动复制相关研究成果的方向迈进. 相似文献
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