应用数据分析模型进行学业数据分析
——方法篇
主讲人:黄建辉
课程简介
本课程按照学业数据分析流程的阶段,系统地介绍了应用数据分析模型进行学业数据分析流程中各个阶段涉及的各类分析方法,具体包括各类方法的含义、方法的用途等。通过以上知识的介绍,让教师了解使用数据分析模型对学业数据进行分析挖掘的流程、步骤和分析方法,提升教师的信息技术素养,激发教师将数据分析方法融合到教育教学活动中的积极性,改善教学效果,推动数据分析和人工智能技术在教育、教学领域的应用落地。
课程时长
42分钟
课程提纲
一、描述性分析
二、诊断性分析
三、预测性分析
了解教师
黄建辉,中国科学院计算技术研究所高级工程师。长期从事高性能计算架构、大数据分析挖掘、移动机会网络、多源数据融合等领域的研究、应用及产品研发。作为项目负责人主持了多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金的研究,并承担了多个重要应用系统的设计和研制。在国际顶级学术期刊TPDS、JSAC、IEEE Network、国际顶级学术会议ICDCS、国内顶级计算机期刊JCST等刊物上累计发表学术论文20余篇,其中SCI收录5篇,EI收录15篇。长期参与信息教育类科普工作,并从事基于教育大数据进行教育教学的认知过程研究,本人主持的《基于教育大数据的认知过程建模方法研究》项目或国家自然科学基金资助。