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Con la formación de la integración económica global para un mejor intercambio y cooperación con las naciones de todo el mundo, dominar el inglés es extremadamente esencial. En el contexto de la gran era actual con una variedad de métodos de aprendizaje del inglés, se requiere que la minería de datos se aplique a la educación en línea de inglés. Debido a la aplicación continua de técnicas de minería de datos y la mejora del sistema de aprendizaje en línea, su aplicación en la educación también es cada vez más prevalente. Frente a una gran cantidad de datos de aprendizaje y datos de comportamiento de los estudiantes, los métodos tradicionales tienen problemas de baja eficiencia de procesamiento, mayores requisitos de memoria y grandes errores de predicción. Por lo tanto, este artículo propone un método de análisis del comportamiento de los estudiantes en la educación en línea de inglés basado en la minería de datos. Se recopilan los datos de comportamiento de los estudiantes y se establece un modelo de comportamiento de aprendizaje de educación en línea de inglés. Se construye un modelo de minería de datos para filtrar los datos de comportamiento obtenidos a través de la preparación de datos, estadísticas de datos y análisis. Además, se utiliza el algoritmo apriori para extraer reglas de asociación y calcular la similitud de datos seguido por la aplicación de una red neuronal difusa para extraer los datos de comportamiento de los estudiantes de educación en línea de inglés. Los resultados experimentales muestran que este método tiene una alta eficiencia de procesamiento de datos, ocupa menos espacio y produce un bajo error de predicción.
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