【摘 要】
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随着信息化技术的快速发展与广泛应用,数据挖掘在教育大数据中得到越来越多的重视。目前尚无利用一卡通数据对学生活动规律性进行量化评价的研究。本文以某高校13575名本科生
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费教育科学专项资金资助项目(CCNU16JYKX019)
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随着信息化技术的快速发展与广泛应用,数据挖掘在教育大数据中得到越来越多的重视。目前尚无利用一卡通数据对学生活动规律性进行量化评价的研究。本文以某高校13575名本科生为研究对象,利用其一学年的790万条校园一卡通消费记录,定义了活动熵,提出衡量学生活动规律性的时空加权活动熵算法,计算并量化每个学生的活动规律值。基于活动熵对学生进行聚类,并结合部分学生的成绩数据、图书借阅数据以及消费特征,运用Apriori关联算法分析学生群体和个体行为,挖掘出隐含的关联规则。分析结果与心理学科的研究结果有较高的一致性,对于多元评价学生及智慧校园管理具有科学的指导作用。
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