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移动学习中使用EM算法的学生聚类分析 被引量:10

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摘要 随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头,它真正为学生的随时随地学习和个别化学习提供了可能性。文章将基于数据挖掘技术,使用EM算法对移动学习中学生进行聚类分析,发现学生群体的分布特点,结合各个学生群体的特性及差异,为移动学习的课程资源设计与教学过程设计的改进提供帮助。
出处 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2009年第9期68-71,共4页 Chinese Journal of Distance Education
基金 国家十一五支撑项目“面向高性能宽带信息网的互动教育服务应用示范”(项目批准号:2007BAH09B05)的资助
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Minjuan Wang,Ruimin Shen,Novak Daniel.The impact of mobile learning on students' learning behavioues and performance:Report from a large blended classroom[OL],http://www3.interseience.wiley.com/journal/120119993/abstract?CRETRY=1&SSRETRY=0
  • 2Dempster A P,Laird N M,Rubin D B.Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm[J].Joumal of the Royal Statistical Society,Series B,1977,(39):138.
  • 3陈笑容.网络学习中学生的学习动机探究[J].科技信息,2006(03S):101-101. 被引量:5

二级参考文献3

共引文献4

同被引文献165

引证文献10

二级引证文献91

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