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聚类算法对代码仓库中学习者行为特征的研究

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在大数据时代下,如何利用好教育数据并通过数据挖掘技术挖掘出教育数据中的隐藏价值,是教育工作者面临的问题之一.针对该问题,对代码仓库编程实训平台中的学习者行为特征进行数据挖掘.研究对象为高校参与编程实训的136名学习者的代码仓库,采用聚类分析的教育数据挖掘方法.实验结果表明,通过提交的内容与修改的代码信息可体现出学习者学习状态,从而能尽早发现学习者学习过程中存在的问题,提高其学习效率与成绩.
Research on Learner Behavior Characteristics in Code Warehouse Based on Clustering Algorithm

张卫丰、陈红英、王庭、周国强、张迎周、王子元

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南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003

代码仓库 学习者行为 聚类分析 教育数据挖掘

南京邮电大学教改项目

JG00418JX66

2021

10.11907/rjdk.211466

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(11)
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