博士毕业答辩：基于大数据的在线教育分析-在线教育平台技术负责人.pptx

博士毕业答辩：基于大

数据的在线教育分析

在线教育平台技术负责人

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Agenda1.重要性

2.研究成果

3.核心观点

4.介绍

5.结论

01.重要性

基于机器学习和网络分析的教学优化

数据分析工具应用

数据分析工具的应用场景

学习成果分析教学效果评估课程内容优化

•分析学生的学习成果，提供个性化•评估教师的教学效果，优化教学质•分析学生学习行为，优化课程设

反馈量置

学习情况了解

学习情况数据分析

学习行为分析学习成果评估学习社交网络

分析学生的学习行为和习评估学生的学习成果和能分析学生在社交网络中的

惯力互动情况

教学策略改进

数据分析方法的应用

学生成绩预测

通过数据分析预测学生的学习成绩

学生学习行为分析个性化教学推荐

分析学生的学习行为和学习习惯基于学生数据提供个性化的教学推荐

02.研究成果

数据挖掘和社交网络分析方法的应用

研究结果：研究之果

研究结果

社交数据分析学习成果数据分析学生行为数据分析

通过分析学生的社交数据，可以了解学生通过分析学生的学习成果数据，可以评估分析学生行为数据，掌握学生学习习惯和

之间的互动和合作情况。教学效果和学生的学习水平。偏好：行为分析了解学生学习习惯。

解析人际关系网

社交网络分析方法学生社交关系

分析学生互动行为和社交关系，促进教