摘要
采用大数据分析和数据挖掘法对西北工业大学近八年上万组研究生创新实践数据进行研究。以研究生发展质量为切入点,通过克朗巴哈系数、基于时间序列的数据关联性分析检验创新实践平台建设给研究生发展带来的优势,并在此基础上,利用聚类和主成分分析方法,寻找影响发展质量的关键因素,指出创新实践平台有待加强和改进的领域,并提出一些政策建议。
Around 10,000 sets of data on graduate student innovative practice are investigated by means of data mining and big data analysis to assess the advantages of the graduate platform for innovative practice in terms of the quality of student development. By the Cronbach coefficient and time series-based data correlation examination along with clustering and principal component analysis, key factors affecting the development quality are found and suggestions are presented for further improving the innovative practice platform.
出处
《研究生教育研究》
CSSCI
2016年第1期11-16,35,共7页
Journal of Graduate Education
基金
2014年全国工程硕士教育研究课题"面向社会需求
调整优化结构
促进专业学位和学术学位协调发展"(2014-JY-086)
2015年教育部学位与研究生教育研究课题"大数据下的专业学位培养质量探究"(B2-2015Y0414-033)
关键词
大数据
数据挖掘
创新实践平台
创新实践活动
研究生发展质量
big data
data mining
graduate platform for innovative practice
innovation practice~ quality of student development
