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一种基于青岛大数据培训处理系统的制作方法

  • 分类:行业资讯
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  • 来源:
  • 发布时间:2021-09-17 12:36
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【概要描述】本发明涉及青岛大数据培训领域,尤其涉及一种基于青岛大数据培训的课程培训方法。随着我国高等教育改革的不断深入,高等教育已经成为推动社会生产力变革的重要场所。有利高等教育改革有利于传统教学模式的改革,有利于人才培养质量的提高,有利于我国结构的长期调整。

一种基于青岛大数据培训处理系统的制作方法

【概要描述】本发明涉及青岛大数据培训领域,尤其涉及一种基于青岛大数据培训的课程培训方法。随着我国高等教育改革的不断深入,高等教育已经成为推动社会生产力变革的重要场所。有利高等教育改革有利于传统教学模式的改革,有利于人才培养质量的提高,有利于我国结构的长期调整。

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本发明涉及青岛大数据培训领域,尤其涉及一种基于青岛大数据培训的课程培训方法。随着我国高等教育改革的不断深入,高等教育已经成为推动社会生产力变革的重要场所。有利高等教育改革有利于传统教学模式的改革,有利于人才培养质量的提高,有利于我国结构的长期调整。虽然高等教育课程体系建设取得了一定的成绩,但与欧美等发达国家相比,仍有一定差距,尤其是在高等教育的发展、实施和评价方面。此外,学生在选择课程时,通常会根据院校的建议或同学、学长的经验,参考自己的兴趣或自己的发展规划,导致在接受课程教育时出现诸多不适应。有些课程虽然纳入了人才培养计划,但只是一门单独的课程,并没有融入或整合到相关课程中。相关课程的后续学习会有薄弱的衔接,不利于相关知识体系的构成。另外,在课程教学中,需要对大量的课程进行自动筛选和识别,对课程质量进行评价,提高课程的教学效果。在评价课程的教学效果时,要考虑很多因素,如在线课件质量、教学水平、教学针对性和多媒体课件等。高校和学生对课程的评价基本上以行政或个人主观感受为主,缺乏科学的选课和评价体系。

  为了解决上述技术问题,本发明提出了一种基于青岛大数据培训的课程培训方法,通过确定符合课程要求的课程时间表,考虑学生的背景、兴趣和期望的学位时间,方便学生提供选课服务,在评估课程教学效果时融入大数据信息,结合统计数据分析方法,实现对课程教学效果的量化评估,通过课程教学分析评估大数据的效果,从而提高课程教学效果。

  本发明提供了一种基于青岛大数据培训的课程培训方法,包括为给定学生生成个性化课程表的选课算法和课程评价方法;课程选择算法包括四个阶段:1)数据收集;2)课程时间表创建;3)课程实例;4)课程展示;选课算法收集相关数据,对数据进行分析,得到决策变量、约束和目标函数,并进行整数线性规划运算。选课算法采用压缩层次聚类方法,从所有学生的聚类开始,迭代合并较为接近的聚类。青岛大数据培训当目标学生的聚类足够大时,聚类停止。聚类前,定义学生之间、聚类之间的距离度量,将每个学生表示为目标学生所修课程的向量,将目标专业的学生总数定义为m,将目标学生所修课程的数量定义为n;设hi为第I个学生的长度n的向量,h为包含的课程历史向量集,hi,g代表学生I在课程g上的成绩,其中g[1,n];两个学生向量之间的欧氏距离如公式所示:青岛大数据培训将聚类方法转化为算术平均未加权分组方法,两个聚类之间的距离为每个聚类中向量之间的平均距离;给定两组学生向量c1和c2,它们之间的距离定义为:其中(| |)表示向量的长度,距离(a,b)是选定的距离度量;目标学生被引入一个集群,集群中的学生分布较少,所以他们略有相似。当目标学生群的大小变得足够大时,群中的同类学生被提取。课程或每学期的学时数初时由目标学生所在的院校设定如下:mincrt:tt   t每学期的较小学时数,其中t为所有学期的时间序列集;max  CRT:t学期的较大大学时数;学生提供的参数定义如下:mincrs,t:学生的较小学时数ss,其中s为所有学生的无序集;Tt的较小时数,其中t为所有学期的时间序列集;Maxcrs,t:学生在t学期的较大大学时数;Maxsemesterss:学生s选择的大学期间的较大数量。

  本发明提供了一种基于青岛大数据培训的课程培训方法,青岛大数据培训通过确定符合课程要求的课程时间表,考虑学生的背景、兴趣和期望的学位时间,方便学生提供选课服务,在评估课程教学效果时融入大数据信息,青岛大数据培训结合统计数据分析方法,实现对课程教学效果的量化评估。


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发布时间:2020-06-20 00:00:00