大数据时代网络教育学习成绩预测的研究与实现——以本科公共课程统考英语为例

合适的数据分析技术能使我们借助网络学历教育学生在学习和管理系统中产生的数据和信息,发现相关规律,进而为网络学历教育教学和管理流程的优化提供有益的决策依据。本文采用数据挖掘中数据分类C5.0决策树方法,通过分析网络学历教育本科学生英语学习及相关信息,实现了对其英语统考成绩的预测。在分析英语统考前景预测的目标特性后,在SPSS的Clementine 12.0数据挖掘环境中,历经数据提取、数据预处理、决策树构建和决策树优化等步骤,本研究构建了网络教育本科英语统考成绩的预测模型,并提出了模型实现方法;同时对模型相关属性的重要性进行了分析,提出了提高网络教育本科学生英语学习水平和统考通过率的相应策略。