基于课程关联度的电子信息类核心课程甄别

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

英文篇名：Identifying Core Courses of Electronic Information Specialty Based on Curriculum Correlation 作者：钱玲 ; 王海青 ; 谷亚林 英文作者：QIAN Ling;WANG Hai-qing;GU Ya-lin;School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology; 关键词：大数据 ; 核心课程 ; GPA ; 关联度 英文关键词：Big data;;Core courses;;GPA;;Correlation 中文刊名：JYJU 英文刊名：Education Teaching Forum 机构：南京理工大学电子工程与光电技术学院; 出版日期：2019-04-10 出版单位：教育教学论坛 年：2019 期：No.409 基金：江苏省高等教育教学改革研究课题“大数据驱动的电子信息类人才个性化培养体系研究”(项目编号:2017JSJG115);; [教育部产学合作协同育人项目],“基于课程关联度分析的信号处理课群建设及课程体系改革研究”,(项目编号:201801238010) 语种：中文; 页：JYJU201915035 页数：3 CN：15 ISSN：13-1399/G4 分类号：88-90

摘要

电子信息类各专业核心课程甄别的目的,是为了激发教师的质量意识与竞争意识,实现并明确促进学生学习的教学目标与教学方向。文章利用教务管理信息系统大数据,应用统计学关联算法,分析以往毕业学生各课程成绩与GPA的数据,甄别出电子信息类专业的"核心"课程,为学校的教学活动发挥了导向、诊断和监督等功能。文中所研究的方法同样可以推广到其他高校和其他专业、从而为促进人才培养提供理论依据和数据支撑。
        The purpose to discriminate and identify the core courses for college specialty is to inspire the teachers' awareness of quality and competition, to achieve the teaching goals and hold on the correct direction for the students' study.Based on Big data from Educational Management Information System, Statistical association algorithm is used to analyze the curriculum results and GPA of the previous graduates of electronic information specialty and the core courses are selected for this major, which can be used to guide, diagnose and supervise college teaching activity.This method can be generalized to other specialties and other universities to provide theoretical basis and data support for personnel training.

引文

[1]R Kharkar, J Tran and C Z Marshak.Core Course Analysis for Undergraduate Students in Mathematics[J].ar Xiv:1605.00328v1[math.HO] 2 May,2016.
    [2]邓文俊,等.基于教务管理系统的数据分析工具的研究与设计[J].中国电化教育,2014,(5):138-143.
    [3]方伟杰,等.浙江大学:数据共享提高公共资产利用率[J].中国教育网络,2012,(6):60-61.
    [4]陈翼,等.复旦大学:信息化支撑教学与人才培养模式创新[J].中国教育网络,2014,(10):45-48.
    [5]吕红胤,等.电子科技大学一体化大数据提供师生精准画像[J].中国教育网络,2017,(2):78-81.