Resumen

Este documento primero realiza un análisis de asociación de puntos de conocimiento en una gran cantidad de datos recopilados en aplicaciones prácticas. La minería de datos incluye la recopilación de datos, el preprocesamiento de datos, la minería real y el análisis de resultados, establece una tabla de reglas de asociación de puntos de conocimiento y desarrolla un sistema de práctica de diagnóstico de inglés universitario. Luego, partiendo del modo de composición de papel existente del sistema, se introduce la tabla de reglas de asociación de puntos de conocimiento y se construye un modelo de minería de relaciones de asociación de puntos de conocimiento utilizando el algoritmo de reglas de asociación para explorar la relación de influencia potencial entre diferentes puntos de conocimiento que afectan la mejora de la calidad del aprendizaje. Finalmente, los datos recopilados cuando se utiliza el sistema se preprocesan y se modelan respectivamente las tres dimensiones de evaluación del estado de aprendizaje, análisis de asociación de tipos de preguntas y predicción de puntajes de inglés universitario. Final

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Minería de datos; Análisis de asociación de puntos de conocimiento; Algoritmo de reglas de asociación; Calidad de aprendizaje; Inglés universitario; Sistema de práctica diagnóstica
• Keywords:Data mining; Knowledge point association analysis; Association rule algorithm; Learning quality; College English; Diagnostic practice system