数据挖掘技术下推送式学习模型的构建  

作　　者：黄小卉[1] 周杰[2] 

机构地区：[1]福建农林大学现代教育技术与信息管理中心 [2]福建师范大学教务处,福建福州350117

出　　处：《高教研究（西南科技大学）》2016年第4期69-73,共5页Journal of Higher Education of Southwest University of Science and Technology

基　　金：福建农林大学校级项目“第二批校级本科教育教学改革研究立项”教育资源网站的结构分析与评价体系的建构(项目号:11141529)

摘　　要：推送式学习模型构建的主要目的在于实现个性化学习。这种学习不是被动而是主动呈现的。尤其是在大数据时代背景下，利用数据挖掘技术，根据学习者的学习行为和信息素养习惯，在海量的信息数据中将知识主动推送给学习者，提高学习效率和兴趣。其模型构建主要包括数据采集、数据关联和主动推送等三大模块：数据采集模块意在获取学习者学习特征；数据关联模块意在将采集到的数据作同类合并处理，得出数据间的联系，研判学习者学习特征；主动推送模块则根据知识库与学习特征的匹配度，将学习资源主动推送给学习者，最终实现个性化学习。

关 键 词：推送式学习 数据挖掘 模型构建 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]