基于关联分析的机器学习课程思政元素挖掘  

作　　者：赵卫东[1] 

机构地区：[1]复旦大学软件学院,上海200433

出　　处：《计算机教育》2025年第3期182-186,共5页Computer Education

基　　金：复旦大学2023年度课程思政教育教学改革研究课题“深度学习及其应用”(FD2023024)。

摘　　要：为了解决机器学习课程思政元素和案例的有效选择问题,首先对课程内容与思政主题之间的关联性进行分析,在此基础上介绍思政元素和案例推荐系统设计。最后通过对比教师人工选择思政元素和系统自动推荐思政元素的效果,说明该推荐系统的有效性。

关 键 词：关联分析 机器学习 课程思政 文本分析 数据挖掘 推荐系统 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学]