学生成绩数据分析中大数据的作用研究总结与参考文献,计算机应用技术论文

学生成绩数据分析中大数据的作用研究总结与以下为参考文献,计算机应用技术论文本篇论文目录导航：【题目】【第一章】【第二章】【第三章】【第四章】【总结/以下为参考文献】学生成绩数据分析中大数据的作用研究总结与以下为参考文献第5章总结和瞻望随着信息技术的快速发展，教育大数据的规模也急剧增长，而华而不实蕴含的价值也不断增高，怎样更好的利用教育大数据必将是诸多研究学者的目的，面对海量的数据，大数据技术将是完美的解决方案，大数技术与教育数据的结合必将是将来的一个发展趋势。5.1总结。本文针对在教育领域中大数据技术应用的迫切需求，结合吉林大学电子科学与工程学院学生的真实成绩数据，研究改良了传统的Apriori关联规则算法，应用当前较为流行的大数据技术-Hadoop,得到了重要课程间的关联关系。主要工作包括下面几个方面：1.阅读了大量的中英文文献，了解国内外发展现在状况，以及深切进入学习了一些基础知识，包括Hadoop框架及其生态系统、HDFS原理、MapReduce编程原理和Apriori算法等，为之后的论文工作做好了充足的理论基础准备。2.具体研究了Apriori算法的原理，并结合MapReduce编程模型的特点改良了传统的Apriori算法，实现了强关联规则的挖掘。为了验证改良后算法的性能本文通过改变数据集大小、最小支持度和最小置信度三个方面验证了改良后算法的可行性和性能优越性。3.通过搭建Hadoop集群平台，对学生数据做了初步的统计处理，并结合改良后的算法分析了本校电子科学与工程学院的学生成绩数据，发现了一些课程之间的关联关系。本文所研究的改良算法愈加合适于像学生成绩这种数据集的挖掘，而当数据集无限增大时本文的算法将会愈加凸显其独特的优势。通过本文的研究发现了一些重要课程的关联关系，例如，高等数学和概率论与数理统计，以及它们与一些实验课的关系。对于学生来讲，这些关联规则结果能够让学生自主的调整不同课程的学习时间，对于课程的重要程度改良学习计划；对于学校的课程设置等具有重要的指导意义，具有一定的参考价值。5.2缺乏与瞻望。本文在完成相应工作的同时，还存在一些缺乏，需要在将来的工作中进行改良：1.由于学生数据的保密性，并没有拿到学生的姓名和籍贯等信息，若能拿到全部的学生信息数据，一定会挖掘出更有价值的信息。2.由于实验环境有限、采用的数据集也不够大，所以并没有搭建真实的大型计算机集群；而且学生成绩的数据格式比拟单一，并没有完全具体表现出大数据处理技术所带来的优势。然而当下大数据应用在我们国家教育领域中也面临众多问题，包括无意识、大数据人才缺乏、数据泄露风险等。教育大数据的应用将会给教育事业的发展和创新带来宏大的影响。利用大数据分析技术能将现有的教育数据转变成改善教育和教学的决策。然而实现这一步还需要更多的研究学者介入进来，还需在实践中不断的探寻求索和完善。基于大数据技术研究的不断深化，相信在将来通过研究学者的不断努力，大数据技术将会逐步成熟，在教育大数据中的应用会逐步增加。以下为参考文献：[1]JohnGantzandDavidReinsel.THEDIGITALUNIVERSEIN2020:BigData,BiggerDigitalShadows,andBiggestGrowthintheFarEast.December2020.[2]SpecialsArchive.Bigdata[DB/OL].[2008-09-03].Nature,[3]SpecialOnlineCollection.Dealingwithdata[DB/OL].[2018-02-11].Science:[4][5]徐子沛。TheBigDataRevolution[M].广西师范大学出版，2020.[6]DouglasL.〔2020〕。TheImportanceofBigData:ADefinition.Gartner.[7]冯登国，张敏，李昊。大数据安全与隐私保卫。CHINESEJOURNALOFCOMPUTERS,2020,37〔1〕。[8]孟小峰，慈祥。大数据管理：概念、技术与挑战。计算机研究与发展，2020,50〔1〕：146-169.[9]RubnCasado,MuhammadYounas.Emergingtrendsandtechnologiesinbigdataprocessing.CONCURRENCYANDCOMPUTATION:PRACTICEANDEXPERIENCE,ConcurrencyComputat.:Pract.Exper.2021〔27〕：20782091.[10]SanjayGhemawat,HowardGobioff,andShun-TakLeung.TheGoogleFileSystem.SOSP03ProceedingsofthenineteenthACMsymposiumonOperatingsystemsprinciples,2003,29-43.[11]JeffreyDeanandSanjayGhemawat.MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters.CommunicationsoftheACM,2008〔51〕1:07-113.[12]ThusooA,SarmaJS,JainN,etal.Hive-apetabytescaledatawarehouseusingHadoop[C]//DataEngineering〔ICDE〕，2018IEEE26thInternationalConferenceon,2018:996-1005.[13]GatesAF,Natkovich.Buildingahigh-leveldataflowsystemontopofMap-Reduce:thePigexperience[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2018,2〔2〕：1414-1425.[14]Mehul,Nalin,Vora.Hadoop-HBaseforLarge-ScaleData.2018InternationalConferenceonComputerScienceandNetworkTechnology,011〔1〕：601605.[15]Storm,distributedandfault-tolerantrealtimecomputation.[Online].Available:[16]Cloudera.ApacheFlume,2018.[Online].Available::10-Jun-2020].[17]Linkedin.ApacheKafka,ahigh-throughputdistributedmessagingsystem,2018.[Online].Available:[18]Linkedin.Samza,2020.[Online].Available:[19]MarzN,WarrenJ.BigDataPrinciplesandBestPracticesofScalableRealtimeDataSystems.ManningPublicationsCo.:ShelterIsland,NY,2020〔425〕。[20]维克托迈尔舍恩伯格，周涛。大数据时代生活、工作与思维的大变革[J].人力资源管理，2020〔3〕：136-136.[21]栗蔚，魏凯。大数据的技术、应用和价值变革。电信网技术，2020〔7〕。[22]赵刚。大数据--技术与应用实践指南[M].电子工业，2020.[23]DarrellM.West.BigDataforEducation:DataMining,DataAnalyticsandWebDashboards.GrovernanceStudiesatBROOKINGS,September4,2020.[24]AnthonyG.Picciano.TheEvolutionofBigDataandLearningAnalyticsinAmericanHigherEducation.JournalofAsynchronousLearningNetworks,2020,16〔3〕。[25]SGanesh,ABinu.StatisticalAnalysistodeterminetheperformanceofMultiplebeneficiariesofeducationalsectorusingHadoop-Hive.InternationalConferenceonDataScienceEngineering,2020:32-37.[26]VWadhai,SMAnsari,SChepuri.StudentBehaviourPredictionsusingSocialMediaNetworkinHadoopFramework.InternationalJournalofComputerScienceandMobileComputing,2021〔4〕：704-709.[27]ElaineAllen,JeffSeaman.GoingtheDistanceOnlineEducationintheUnitedStates,2018.SloanConsortium,2018,18〔12〕：44.[28]West,DarrellM.BigDataforEducation:DataMining,DataAnalytics,andWebDashboards.GovernanceStudiesatBrookings[R].Washington:BrookingsInstitution,2020:1-10.[29]EnhancingTeachingandLearningthroughEducationalDataMiningandLearningAnalytics[OL]:[30]TADoan,ZJie,WCTjhi,SBu.AnalyzingStudentsUsageofE-LearningSystemsintheCloudforCourseManagement.Proceedingsofthe19thInter-nationalConferenceonComputersinEducation〔ICCE11〕。2018〔28〕：297-301.[31]YNSilva,SWDietrich,JMReed,LMTsosie.IntegratingBigDataintotheComputingCurricula.AcmTechnicalSymposiumonComputerScienceEducation,2020:139-144.[32]刘凤娟。大数据的教育应用研究综述[J].ModernEducationalTechnology,2020.[33]潘奇。基于Hadoop技术的高校学生行为分析系统研究与实现[D].北京：北京邮电大学，2020.[34]朱晓丽。基于Hadoop的远程教育海量资源存储方式方法研究。山东广播电视大学学报[J],2020〔3〕。[35]王月春。基于HDFS的远程教育课件资源管理。NetworkSecurity,2020.[36]冯翔，余明华等。基于大数据技术的学习分析系统架构。华东师范大学学报[J]〔自然科学版〕，2020〔2〕。[37]于长虹，王运武。大数据背景下数字校园建设的目的、内容与策略。中国电化教育，2020〔321〕。[38]魏顺平。学习分析技术：挖掘大数据时代下教育数据的价值[J].当代教育技术，2020〔2〕：5-11.[39]张燕南，赵中建。大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究，2020〔21〕：1-5.[40]梁文鑫。大数据时代-课堂教学将迎来真正的变革[J].北京教育学院学报〔自然科学版〕，2020〔1〕：14-16.[41]刘中宇，刘海良。大数据时代高校云资源应用[J].当代教育技术，2020〔7〕。[42]曹良亮。异步交互工具的交互潜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