數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及研究意義：近年來(lái)，隨著我國(guó)高等教育的快速發(fā)展和電子教育的迅猛發(fā)展，電大的學(xué)生數(shù)量也在不斷增加。但是，在電大學(xué)習(xí)的學(xué)生總體流失率卻相當(dāng)高。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，電大學(xué)生流失率普遍在50%以上，甚至有的課程的流失率高達(dá)70%以上。這給電大學(xué)生的學(xué)習(xí)和教育管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。因此，對(duì)電大學(xué)生流失原因進(jìn)行研究和分析，對(duì)于提高電大學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)和提高電大的教育質(zhì)量具有重要的意義。二、研究目的和研究?jī)?nèi)容：本研究的目的是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，嘗試從海量的電大學(xué)生數(shù)據(jù)中挖掘出影響學(xué)生流失的重要因素，以便提出有效的解決方案。主要包括以下內(nèi)容：1.收集和整理電大學(xué)生的個(gè)人基本信息和學(xué)習(xí)情況等相關(guān)數(shù)據(jù)；2.運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)電大學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，找出影響電大學(xué)生流失的主要因素；3.分析影響因素之間的關(guān)系，建立電大學(xué)生流失模型，并進(jìn)行模型驗(yàn)證；4.提出有效的解決方案，以降低電大學(xué)生的流失率。三、研究方法和技術(shù)路線(xiàn)：1.數(shù)據(jù)收集和整理：收集和整理電大學(xué)生的個(gè)人基本信息、學(xué)習(xí)情況和其他相關(guān)數(shù)據(jù)；2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪和缺失值填充等預(yù)處理工作；3.數(shù)據(jù)分析和挖掘：運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)、聚類(lèi)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量的電大學(xué)生數(shù)據(jù)中挖掘出影響學(xué)生流失的重要因素；4.流失模型的建立和驗(yàn)證：根據(jù)分析結(jié)果，建立電大學(xué)生流失模型，并進(jìn)行模型驗(yàn)證；5.解決方案的提出：根據(jù)模型結(jié)果，提出有效的解決方案以降低電大學(xué)生的流失率。四、研究預(yù)期和可能存在的問(wèn)題：1.研究預(yù)期：本研究預(yù)期能夠從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出影響電大學(xué)生流失的重要因素，提出有效的解決方案以降低學(xué)生流失率。2.可能存在的問(wèn)題：本研究的數(shù)據(jù)收集和整理工作可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)來(lái)源不全、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問(wèn)題；數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中可能會(huì)遇到算法選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)等問(wèn)題；流失模型的建立和驗(yàn)證過(guò)程中可能會(huì)遇到過(guò)擬合和欠擬合等問(wèn)題。為解決以上問(wèn)題，需要采取合適的方法和措施。五、研究進(jìn)度安排：1.第一周：研究選題、撰寫(xiě)開(kāi)題報(bào)告；2.第二周：收集和整理電大學(xué)生數(shù)據(jù)；3.第三周：完成數(shù)據(jù)預(yù)處理工作；4.第四周：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘；5.第五周：建立流失模型，并進(jìn)行模型驗(yàn)證；6.第六周：提出解決方案并進(jìn)行評(píng)估；7.第七周：撰寫(xiě)論文；8.第八周：論文修改和完善；9.第九周：撰寫(xiě)答辯材料。六、參考文獻(xiàn)：1.Han,J.,&Kamber,M.(2006).Datamining:Conceptsandtechniques.MorganKaufmann.2.張宏宇,董青,&胡振暉.(2009).數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用.清華大學(xué)出版社.3.Witten,I.H.,Frank,E.,&Hall,M.A.(2016).Datamining:practicalmachinelearningtoolsandtechniques.MorganKaufmann.4.Tan,P.N.,Steinbach,M.