A Study on Optimizing Student Stratification Management in English Teaching Based on K-mean Clustering Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The continuous development of digital informatization has opened the era of intelligent education in the field of education.Higher education has accumulated a huge amount of data, but it is not fully utilized, and in-depth mining and analysis of these data can reveal the students' learning and life status and provide powerful support for teaching management.Therefore, the research of using clustering algorithm to build a hierarchical management model for English teaching is very necessary.Clustering algorithm provides an effective way for the analysis of students' learning behavior, and for the research needs of English teaching, this paper proposes a multi-factor improved K-means clustering algorithm and compares and verifies its clustering effect.For the problem of stratified division of student groups, firstly, the clustering index system of students' book borrowing behavior and English course learning behavior constructed is used.Then, the improved K-Means clustering algorithm is used to cluster and mine the data of each student's behavior to discover the student groups under different behaviors, so as to realize the hierarchical clustering of students in hierarchical management.Finally, for English teaching, a student stratification management model is established from three aspects: student stratification, teaching goal stratification and teaching process stratification, which provides important decision support for student stratification determination in English teaching and provides a more rationalized management model for student management workers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».