2.文献研读---基于学生成绩多变量数据挖掘的学习行为分析--单耀 王艺岚 张家华

• 研究对象

  采矿工程学生基础课的考试成绩
• 研究动机
  
  提高教与学的质量
• 文献综述

          用多变量数据挖掘的方法分析学生的学习效果，同时对学生的学习行为进行归类与分析

• 研究方案设计

  • 1.研究方法：取样本为本校采矿工程系两个班级大一的考试成绩，通过主成分分析法得出变量间的共生组合关系。为计算聚类这一特征，应用高斯混合模型
  • 2.结果与讨论：用R语言实现算法
  • 3.结论：通过对学生成绩的数据挖掘，得出两个班级基础课学习效果的共生组合关系。其中影响学习成绩的学习过程因素还包括，教学的方法，讲授的内容，学习的要求，考试的要求等；学习的方法，如个人学习习惯与学习方法的建立，个人精力投入，班级的学风等。这些因素共同影响了学生的学习成绩。
     
     
     
     
     
     
• 使用数据集
  
  选取样本为本校采矿工程系卓培班与普通班大一的考试成绩

  研究结论

  1)在学习的课程中有明显的共生组合关系，说明学生的学习效果，以及学习的过程，学习的方式有其规律性

  2)不同的班级表现出了不同的规律，说明学生的学习效果受到一些内部与外部因素的影响，通过找到这些规律就可以找到提高学生学习效果的方法

  学习心得

  主成分分析法是一种非监督分析的方式。初步了解了一下R语言。相比较于较常用的K-means计算方法，聚类特征 还可以用高斯混个模型来计算，高斯混合模型可以计算每一个点归属不同类别的概率