开题报告_基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究
基于数据挖掘的个性化推荐系统开题报告
基于数据挖掘的个性化推荐系统开题报告摘要：个性化推荐系统已成为互联网时代的重要组成部分，它能够根据用户的历史行为和个人喜好，提供个性化的信息和服务推荐。
本文旨在通过数据挖掘技术，构建一个基于用户兴趣和行为特征的个性化推荐系统。
在挖掘用户数据中的潜在模式和规律的基础上，通过相似度计算和协同过滤等方法，为用户提供更加精准和个性化的推荐。
1. 选题依据随着互联网技术的不断发展和应用的普及，用户面临的信息过载问题日益突出。
在海量信息的包围下，用户往往感到无从选择，希望能够得到个性化的推荐和服务。
为了解决这一问题，个性化推荐系统成为一个研究热点。
数据挖掘技术作为该领域的重要支撑，为个性化推荐系统提供了基础。
2. 国内外分析个性化推荐系统在国内外已经得到广泛的应用，如电子商务、在线新闻、音乐和视频等领域。
国外知名的个性化推荐系统包括亚马逊的商品推荐系统和Netflix的电影推荐系统等。
国内的个性化推荐系统也在快速发展，如淘宝的商品推荐系统和豆瓣的图书推荐系统等。
但目前仍然存在一些问题，如推荐结果不够准确、推荐过程缺乏透明度等。
3. 研究目标与内容本文旨在设计和实现一个基于数据挖掘的个性化推荐系统，使其能够根据用户的历史兴趣和行为数据，通过挖掘用户数据中的潜在模式和规律，为用户提供精准、个性化的推荐结果。
具体研究内容包括以下几个方面：- 用户兴趣模型构建：通过分析用户的历史行为数据，对用户的兴趣和偏好进行建模和表示，以便更好地理解用户的需求。
- 数据挖掘算法选择：根据用户兴趣模型的特点，选择合适的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法等，以发现数据中的潜在模式和规律。
- 相似度计算：通过计算用户之间的相似度，找到具有相似兴趣的用户，以便在推荐过程中利用这种相似度关系。
- 推荐算法设计：根据用户的兴趣模型和相似度计算结果，设计个性化推荐算法，如基于内容的推荐和协同过滤等，以提供精准的个性化推荐结果。
4. 研究思路本文的研究思路主要分为以下几个步骤：- 数据收集和预处理：从已有的数据源中获取用户的历史行为数据，并对其进行预处理，如去除噪声和异常值等。
基于数据挖掘的个性化高校选课推荐算法研究
Ｋｅｙ Ｗ ｏｒ Ｄ ａａＭ ｉ ｎｇ ｅ ｓ ｎ ｌ ｅ ｏ ｕｎｅ ｄａｉｎ ｄｓ： ｔ ｎｉ ｐ ｒｏ ａ ｒ ｃ ｎ ｎ ｔｏ
ａｏ ｓ ｄ ｎｓｏｓｉｎｉｃｌ ， ｄａｃｒｉｇｔ ｏ ｒ ｗｎｎａｏ ｔｒｓｌａ ｉｇｄ ｇｅ，ｈ ｏｅｔｅｓｉ ｂｅｃｕ ｓｓｅｃ ｅｓ ｎ ａ ｉｇｑ ａ ｔ ｆｒｔｄｎｓ ｌ ｗ ｕ ｅ ｔｔ ｃ ｔ ａｙａ ｃｏｄｎ ｙ ｕ ｌ ｒｎｅｅｔｅｒ ｎ ｅｒｅｃ ｏ ｓ ｈ ｕｔ ｌ ｏ ｒ ，ａｈ ｒ ａｄｌ ｒ ｎ ｕｎｉ ｏ ｕ ｅ ｔ ｌ ｔ ｅ ｆ ｌ ｎ ｉ ｏ ｏ ｊ ｉ ， ｎ ａ ｅｔ ｅｎ ｗ， ｓ
陛发 展 提 供 机 会
关键 词 ： 据挖 掘 个性化 推 荐 数 中图分 类 号 ： ＴＰ３１ １
高校 选 课 文献标识码 ： Ａ
文 章编号 ：０ ７９ ｌ （ ０ ２０ — ０ ３０ １０ — ４ ６２ ｌ ） ８０ ６ —２
Ａｂ ｔａｃ ： ｒ ｕｇ ｈ ｎ ｌｓｓｏ ｅｃｌｒ ｎ ｉｈ ｒｓｈｏ ｌ ｅｓ ｏ ｔｏ ｉｇ ｆｔ ｅｃ ｕ ｓ ｅｅ ｔ ｅ ｈ ｎ ｓ ， ｎｔ ｅｓ ｄ ｎ ｏ ｒｅｓｌｃｉ ｉ ｓ ｒ ｔ Ｔｈ ｏ ｈｔ ｅａ ａｙ ｉ ｆｔ ｔ ｅ ｔｈｇ ｅ ｃ ｏ ｔ ｈ ｒｃ ｍ ｎ ｓｏ ｏ ｒｅｓｌｃｉ ｍ ｃ ａ ｉｍ ｉ ｈ ｔ ｅ ｔｃ ｕ ｓ ｅｅ ｔ ｌ ｈ ｒ ｏｆ ｈ ｈ ｏｎ ｕ ｏｎ ｎｋ
＿ 研 究
基于数据挖掘的个性化高校选课推荐算法研究
冯 克 鹏
教务分析系统中数据挖掘技术的应用研究的开题报告
教务分析系统中数据挖掘技术的应用研究的开题报告一、选题背景教育是国家的重要事业，教育行政部门和学校需要全面、系统地掌握和分析各类教育数据，以指导教育决策和管理。
教务分析系统是一个涵盖教育信息管理、数据分析、效果评估等多功能的教学管理系统。
教务分析系统可以监测学生的学习状况，分析学生的学习特点、强项和难点，以此为基础来进行有效的教学设计和课程改进。
数据挖掘技术能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识，为教育行政部门和学校提供重要的决策支持和管理参考。
因此，在教务分析系统中采用数据挖掘技术来分析学生、课程等多个方面的数据，具有很大的应用价值。
二、研究目的和意义本研究旨在探究教务分析系统中数据挖掘技术的应用，分析其在教育决策支持和管理中的作用和价值，具体包括：1. 探究教务分析系统的基本特点和功能，分析其运作模式和数据来源。
2. 介绍数据挖掘技术的基本原理和方法，以及在教务分析系统中的具体应用。
3. 分析数据挖掘技术在教务分析系统中的应用案例，包括学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
4. 探讨数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，分析其优点和不足之处。
5. 提出相关建议，以进一步完善教务分析系统中的数据挖掘应用和教育决策支持和管理。
三、研究内容和步骤本研究主要包括以下内容和步骤：1. 教务分析系统及数据挖掘技术相关文献的综述。
通过查阅相关文献，了解教务分析系统的基本特点和功能，以及数据挖掘技术的基本原理和方法。
2. 教务分析系统中数据挖掘技术的应用。
通过实例介绍教务分析系统中数据挖掘技术的应用，如学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
尤其是通过大数据技术来深度挖掘学生的课堂行为和心理特征，为教学改进、教学管理和个性化辅导提供参考。
3. 数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值。
结合实际的应用案例，分析数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，对教育决策和管理提供重要的决策支持和参考。
开题报告范文基于机器学习的XX数据挖掘与分析
开题报告范文基于机器学习的XX数据挖掘与分析开题报告范文：基于机器学习的XX数据挖掘与分析1. 研究背景与意义数据挖掘与分析是当今信息时代的重要课题，通过运用机器学习算法，可以挖掘海量数据中潜在的规律和价值信息。
XX数据作为一种新兴的数据类型，具有广泛的应用前景和商业价值。
本研究旨在运用机器学习技术，对XX数据进行挖掘与分析，以发现其中的隐藏知识和模式，为决策者提供科学依据，推动相关领域的发展。
2. 研究目标与内容本研究的主要目标是基于机器学习技术，实现对XX数据的挖掘与分析。
具体来说，包括以下几个方面的内容：（1）收集与整理XX数据：通过各种途径获取XX数据，并对其进行清洗、归纳与整理。
（2）建立机器学习模型：选择合适的机器学习算法，建立XX数据挖掘与分析模型，并对模型进行训练与测试。
（3）分析与挖掘XX数据：运用所建立的机器学习模型，对XX数据进行分析和挖掘，发现其中的有价值的信息和知识。
（4）结果评估与应用：对挖掘结果进行评估与验证，并将其应用于相关领域，提供决策支持和应用推广。
3. 研究方法与技术路线（1）数据收集与整理：通过调研、实地采集、网络爬虫等方式，获取XX数据，并进行清洗、预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
（2）机器学习算法选择与模型建立：针对XX数据的特点，选择合适的机器学习算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则算法等。
通过对数据集的训练和优化，建立适合XX数据的挖掘与分析模型。
（3）XX数据分析与挖掘：基于建立好的机器学习模型，对XX数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
包括特征选择、模式挖掘、异常检测等。
（4）结果评估与应用：对挖掘结果进行评估和验证，通过对比实际情况和模型预测结果的差异，评估模型的准确性和可靠性。
将挖掘结果应用于相关领域，为决策者提供科学依据和决策支持。
4. 预期成果与创新点本研究的预期成果包括：（1）建立适用于XX数据的机器学习模型，实现对数据的挖掘与分析；（2）发现XX数据中的隐藏知识和模式，为相关领域的决策者提供科学依据；（3）通过对挖掘结果的评估和应用推广，验证模型的准确性和可靠性。
开题报告范文基于数据挖掘的个性化推荐算法研究
开题报告范文基于数据挖掘的个性化推荐算法研究开题报告一、研究背景与意义随着互联网的迅猛发展和信息爆炸式增长，人们在浩如烟海的信息中很难找到真正符合自己需求的内容。
传统的推荐系统通常只考虑用户的历史行为和兴趣，忽略了用户的个性化需求。
因此，基于数据挖掘的个性化推荐算法成为了研究的热点。
数据挖掘是从大规模数据中自动发现未知但潜在有用的模式和知识的过程。
个性化推荐算法利用数据挖掘技术对用户的行为模式和喜好进行分析，从而实现更精准、准确的推荐结果。
本研究旨在探索基于数据挖掘的个性化推荐算法在实际应用中的效果和优势，为个性化推荐系统的发展提供有益的参考。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计并实现一个基于数据挖掘的个性化推荐算法，通过对用户历史行为数据和兴趣进行深入挖掘，为用户提供个性化的推荐服务。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 数据收集与预处理：收集用户的历史行为数据和兴趣数据，并对原始数据进行清洗和预处理，以保证后续分析的准确性和可靠性。
2. 用户画像构建：通过对用户历史行为数据的挖掘，建立用户画像，包括用户的兴趣偏好、行为习惯等信息。
3. 特征工程与模型选择：基于用户画像和兴趣特征，提取有效的特征表示，并选择适当的数据挖掘模型进行推荐算法建模。
4. 算法设计与实现：设计并实现基于数据挖掘的个性化推荐算法，结合用户画像和特征表示，通过数据挖掘技术为用户生成个性化推荐结果。
5. 算法评估与性能优化：对设计的算法进行评估，并根据评估结果进行性能优化，提高算法的准确性和推荐效果。
三、研究方法与步骤本研究将采用以下方法和步骤进行实验和研究：1. 数据收集与预处理：通过爬取互联网上的用户行为数据和兴趣数据，获取大规模的真实数据集，并对数据进行清洗和预处理，确保数据质量。
2. 用户画像构建：利用数据挖掘技术对用户历史行为数据进行分析和挖掘，提取用户的兴趣偏好、行为特征等信息，构建用户画像。
3. 特征工程与模型选择：根据用户画像和兴趣特征，提取有效的特征表示，并选择适当的数据挖掘模型，如协同过滤算法、关联规则挖掘算法等。
基于数据挖掘的个性化推荐算法研究
基于数据挖掘的个性化推荐算法研究个性化推荐算法是一种根据用户的兴趣和偏好，通过分析用户的历史行为和特征，为其提供个性化的推荐结果的技术。
数据挖掘作为该算法的重要组成部分，可以从大量的用户行为数据中发现隐藏的规律和关联，帮助系统更准确地理解用户需求，提高推荐的精确度和效果。
一、个性化推荐算法的研究意义和发展现状个性化推荐算法在互联网时代的信息爆炸下显得尤为重要和必要。
它可以帮助用户快速获取到他们感兴趣的信息或产品，提高用户体验，提升网站的粘性和用户忠诚度。
目前，个性化推荐算法已经广泛应用于电子商务、社交网络、音乐视频推荐等领域，并取得了显著的效果。
个性化推荐算法的研究主要分为基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法。
基于内容的推荐算法是通过分析物品的属性和特征，将它们与用户的兴趣偏好进行匹配，从而进行推荐。
而基于协同过滤的推荐算法则是通过分析用户的行为数据，发现用户之间的相似性和关联，根据相似用户的喜好为目标用户进行推荐。
二、个性化推荐算法的核心技术和方法1. 用户画像建模：个性化推荐算法需要对用户进行全方位的了解，需要根据用户的历史行为数据、兴趣偏好以及社交关系等信息，构建用户的画像模型。
这个模型可以包括用户的基本信息、兴趣关键词、行为习惯等，用于描述用户的个性化特征。
2. 特征提取和表示：对于每个用户和物品，需要将它们表示为一组特征向量。
这些特征可以是诸如用户ID、物品ID、用户对物品的评分、用户在物品上的行为等。
通过提取和表示特征，可以将用户和物品转化为计算机可识别的形式，方便后续的分析和计算。
3. 相似度计算：相似度计算是个性化推荐算法中的关键部分，它通过量化用户之间或物品之间的相似性，根据相似度来进行推荐。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧氏距离、皮尔逊相关系数等。
4. 推荐模型：推荐模型是个性化推荐算法中的核心，它通过分析用户的历史行为和特征，预测用户对物品的喜好程度，并为用户生成个性化的推荐结果。
数据挖掘中关联规则算法的研究的开题报告
数据挖掘中关联规则算法的研究的开题报告一、选题的背景和意义数据挖掘在当前信息社会中被广泛应用，作为其中的一项重要技术，关联规则算法在数据挖掘领域中具有广泛的应用。
关联规则算法是指在大型数据集中寻找项集之间频繁出现的联系，并以此构建关联规则模型，从而找出其中重要的数据关系。
例如，在零售业中，通过分析顾客购买记录，可以得到顾客之间购买商品的关系，从而找到相关商品之间的关联性，进一步优化产品销售组合，提高销售业绩。
因此，本课题旨在探究关联规则算法在数据挖掘中的应用，深入研究关联规则算法的原理和优化方法，提出改进策略，以提高其在多种领域中的应用效果。
对于企业和机构来说，该研究对于优化业务策略、提高经济效益具有重要意义，具有很高的实用性。
二、研究内容和目标（1）关联规则算法的原理和算法实现方式：通过对关联规则算法相关文献的研究和探讨，深入了解关联规则算法的原理及其实现方式。
（2）关联规则算法的应用场景和经典案例：通过对于现实中广泛应用的场景进行实例分析，在实践中验证关联规则算法的应用效果，为后续的算法优化提供参考。
（3）关联规则算法的优化策略和改进方法：针对关联规则算法中可能出现的问题和不足，进行深入分析和探讨，并提出改进策略，以提高算法的准确性、效率和实用性。
三、研究方法本研究采用文献研究、案例分析、实验研究等方法，具体如下：（1）文献研究：通过查阅相关文献，深入掌握关联规则算法的原理、应用场景、优化方法等相关信息。
（2）案例分析：选取零售业、医疗健康等领域中具代表性的数据集，通过建立关联规则算法模型进行分析，研究其在实践中的应用效果。
（3）实验研究：在选择的数据集上，分别进行不同参数和方法的实验比较，验证所提出的改进策略和方法的有效性和可行性，以便更好地提高算法的准确性、效率和实用性。
四、研究计划安排（1）第一阶段：调研和文献阅读（1个月）认真阅读相关文献，对关联规则算法的理论和应用进行深入了解。
（2）第二阶段：案例分析和实验设计（2个月）选取零售业、医疗健康等领域中具代表性的数据集，通过建立关联规则算法模型进行案例分析，同时设计实验，对所提出的改进方法进行验证。
基于大数据的教育数据挖掘与学生学习分析算法研究
基于大数据的教育数据挖掘与学生学习分析算法研究随着信息技术的不断发展和教育的全面改革，学习数据的积累呈指数级增长。
大数据时代的到来为教育提供了前所未有的机会和挑战，同时也催生了教育数据挖掘与学习分析的发展。
本文将针对基于大数据的教育数据挖掘与学生学习分析算法进行详细的研究。
一、背景介绍教育数据挖掘是利用数据挖掘技术分析教育数据，提取其中的价值信息、模式和知识，并对学生学习进行分析，从而改善教学质量、提高学生学习效果的一门学科。
学生学习分析基于大数据的教育数据挖掘，通过对学生在学习过程中产生的海量数据进行分析，旨在发现学习规律、提供个性化的学习推荐和有效的教学方法，促进学生的学习效果。
二、基于大数据的教育数据挖掘算法1. 数据预处理教育数据挖掘的首要任务是将原始数据进行清洗、转换和集成，以便于后续的挖掘任务。
其中，数据清洗包括异常值检测、缺失值处理和噪声数据过滤；数据转换包括特征选择、特征构造和特征变换；数据集成主要解决来自不同数据源的数据集成问题。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是教育数据挖掘中的一项重要任务，通过发现项集之间的关联关系，揭示学生之间的学习行为。
可以利用关联规则挖掘分析学生在学习过程中的关键行为和规律，进而为学生提供个性化的学习推荐。
3. 聚类分析聚类分析是将具有相似特征的学生数据划分到一组中，形成学生群体的过程。
通过聚类分析可以识别出不同类型的学生群体，了解他们的学习特征和成绩表现，为教师提供有针对性的教学策略。
4. 分类与预测分类与预测是教育数据挖掘的核心任务之一，通过构建学生的学习模型，对学生未知的学习成绩进行预测和分类。
常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
这些算法能够有效识别学生的学习风格和能力水平，并提供个性化的学习推荐。
三、学生学习分析算法的研究1. 知识点关联分析学生在学习过程中会涉及多个知识点，而这些知识点之间存在着复杂的关联关系。
通过知识点关联分析算法可以发现不同知识点之间的关联强度，进而为学生提供针对性的学习路径和辅导建议。
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开题报告_基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究一、课题来源及研究的目的和意义1.1 课题来源计算机技术的进步，以及计算机网络建设的完善促使着社会信息化进程持续[1]发展。
信息数据的获取、记录、保存、检索等操作也因为新技术的不断应用而[2]变得更加方便快捷。
一方面，遍布各处的计算机网络终端设备打破了信息数据记录的时间和地域限制，让我们可以随时随地发送和接收数据;另一方面，存储速度越来越快的大容量电磁存储技术大大降低了信息数据存储的代价，使得记录并长时间保存海量数据成为现实。
总体来说，在当今社会的各个领域中，信息数[3]据的记录已经告别了“记账簿”形式的传统方式，迈入了电磁化存储的新时代。
信息数据存储需求与信息数据存储代价两者之间的矛盾进一步深化为信息数据存储数量激增与信息数据处理能力停滞不前的矛盾。
简单的说就是“我们应该如何获取蕴涵于海量数据之中的信息,”这一问题。
总所周知，信息处理是一个知识创造的过程。
这个过程需要具有某领域专业知识的专家通过对数据进行分析来完成。
数据的大爆炸使得整个信息处理过程不堪重负。
在原始的信息处理方式日益不能满足信息处理的需求的背景下，在统计学、计算机科学、人工智能等多学科知识融合的基础上，数据挖掘方法应运而生，将数据处理和信息获取从原始的[4]人工方式转向了大规模计算机自动化的方式，开辟了信息数据处理的新局面。
教育是立国之本。
随着我国改革开放的不断深化，教育事业正在逐步成为我国现代化建设过程中的一项重要工作[5]。
我国的各项新教育政策的出台鼓励更多的青少年走进学校接受高等教育，为祖国的未来贡献自己的力量。
到2020年，我国的大学入学率计划达到40%，较2006年提高了17%。
在如此庞大的学生群体面前，人均可利用的教育资源正在逐年缩减。
如何在有限教育资源的前提下，提高教育资源利用率是关系我国教育教学质量的重要问题之一。
为此，需要我国的教育工作者深入研究我国目前的教育体制，提出合理化建议，健全我国教育教学体制，提高教学质量。
衡量教学质量的关键因素是学生，量化学生学习质量的主要指标是学生成绩。
面对3000万学生以及上亿的成绩数据，显然数据挖掘是[6]必不可少的信息数据处理方法。
1.2 课题研究目的和意义我国的现代化教育体系建设起步虽然略晚于西方发达国家，但是其发展却相当快速，并且取得了长足的进步。
其中最具代表性的就是目前广泛应用于各所高校中的学生成绩数据挖掘系统。
由于不同高校在重点学科建设的倾向性不同，所以各个高校在系统建设的指导思想上和具体实施过程中都结合自身的特点有所取舍，不同系统之间取长补短，各具特色，形成一种“百家争鸣，百花齐放”的良性竞争局面。
其中效果较好的方法是将系统分为数据获取、数据处理、信息[36-40]挖掘、信息理解和结果应用五个模块。
在信息挖掘和信息理解模块，系统综合运用Apriori算法、C4.5算法、K-means算法和层次聚类等机器学习方法，构[41,42,43]建完善的学生成绩分析平台。
于成的《数据挖掘在学生成绩分析中的应用》、武丽芬和孟强的《学生成绩数据挖掘的研究与实现》、朱燕燕的《学生成绩数据挖掘系统的设计与应用》、白玲的《数据挖掘在高校学生成绩分析中的应用》都是基于这种思想构建的教学平台。
虽然这些方法在算法的具体细节上都具有各自的特点，但是它们的关注焦点都集中在对数据中关联规则的挖掘。
通过有效地发现、理解、运用关联规则，能够使隐含于大量数据之中复杂而有用的知识为现代化教育系统的建设做出更大的贡献。
这些系统所需的数据来源于多年来教学过程中积累的学生考试成绩。
通过对这些数据的深度挖掘不难发现，学生成绩的高低不单单取决于课程本身，还会受到学科的课程设置、教学计划的制定、各门课程的先后顺序等诸多方面的影响。
由此产生了学者关于“如何为学科设置课程”、“各门课程之间的相互关系”、“如何评定综合学生学科综合成绩”等问题的思考。
经过高校教育工作者、领域专家学家多年来共同的研究与实践，我国已经探索出一条符合中国教育实际情况的发展之路。
高校智能排课系统的出现正是其中[45,46,47]重要的成果之一。
四川师范大学2008年在汪晓飞等学者的努力下，成功将遗传算法应用于求解排课问题中，取得了良好的效果。
该方法分析对比确定了一系列影响排课问题的因素，将其作为约束条件建立排课问题最优化模型，通过遗传算法多代进化找到了科学合理的课程排列顺序。
2011年大连交通大学的刘震根据实际的工作经验，在原有的研究基础上全面阐述了排课工作的原则、流程以及重点难点。
针对排课问题中易出现的冲突，他应用关联规则算法加以解决，排除了排课问题中漏课重课的错误，减轻了人工排课的压力，提高了学生学习的效率。
将智能排课与自动出题、考试成绩分析三者相结合，从根本上改变了传统教学方式下经验式排课、院系集中出题、教师人工阅卷的局面，将教师从繁重的教学辅助工作中解放出来，使其能够有更多时间指导学生的日常学习，答疑解惑[48]。
二、国内外在该方向的研究现状及分析国内外学者已经从不同角度，不同侧重对这一问题进行了深入的研究与探讨。
尤其是近年来，随着全世界对教育热点问题关注度的持续升温，许多新思想、新方法层出不穷。
其中着重于学生考试成绩分析的研究方法一直是解决这一问题[25,26,27]的热点。
印度学者Brijesh Kumar Baradwaj和Saurabh Pal在2011年发表的论文《Mining Educational Data to An alyze Students’Performance》中提出一种通过分析学生考试成绩数据的方法来预测学生的表现。
该方法首先通过在线考试系统获得学生的考试成绩数据，然后建立高校教育系统的数据挖掘模型，利用以ID3决策树为主的机器学习方法对模型中的数据进行分类，最终达到预测学生在学校学习情况的目的。
与之相关的数据方法还包括Pandey和Pal提出的《Data Mining:A prediction of performer or underperformer using classification》。
这种方法以学生的年级和先修课程为基础，以贝叶斯网络为手段，目的是预测初学者可能出现的学习情况。
此类方法都是典型的机器学习方法。
它们需要采集学生的多种信息数据作为算法的分析基础，通过多种机器学习方法相结合的方式构造数据挖掘模[28,29]型，并将构造好的分析模型应用于具体的分类和回归问题中去。
除了上述的决策树学习算法和贝叶斯网络算法，常用的数据挖掘方法还包括聚类算法、神经[30-35]网络算法、遗传算法和线性回归算法等。
利用准确的成绩预测模型，我们还可以继续深化关于问题的研究。
例如Galit等在论文《Examining online learningprocesses based on log files analysis: a case study 》中描述了一种教学辅助系统就是对考试分析结果的再利用。
该系统根据学生的学习情况，为学生提供必要的学习计划，督导学生按计划执行学习，帮助学生顺利通过最终的学科测验。
三、主要研究内容及创新点3.1 主要研究内容[7]目前，我国的现代化教育体制综合信息平台主要分为以下四个方面:第一，现代化远程教育系统;第二，基于海量题库的自动出题系统;第三，学生成绩的智能分析系统;第四，学科设计及教学计划的优化系统。
上述四类系统基本涵盖了现代教育体系中从教育规划到教育实施的各个方面。
如果这四部分能够相辅相成，相互融合形成一个有机整体，那么将会打开我国的教育现代化的新局面，使[8]整个基础教育事业迈上一个新台阶。
但是在实施过程中，由于这四部分的难易程度有所区别，导致了它们的发展水平参差不齐。
其中随着我国计算机硬件及其他辅助设备的不断普及和基础网络设施建设的不断完善，远程授课系统不断推陈出新，从最初的单向讲授形式发展到先进的双向交互形式，大大提升了学生的学[9]习兴趣和学习效果。
而计算机自动出题系统的广泛应用已经彻底改变了原有考试形式的单一性，大大增强了考试的灵活性，同时也防止了考试试题泄露等不端[10-13]行为。
在此基础上建立起来的考试评分系统，不仅大大缩短了考试成绩的评判周期，避免误判漏判现象的发生，从根本上维护了考试的公平公正原则。
相比较上述几部分，我国的教育体系信息平台对于学生考试成绩的分析和利用，还停留在评价学生知识掌握的程度的单一层面上。
事实上，考试制度的建立不单单是为了衡量学生对知识的记忆能力，而是为了通过考试这种形式来帮助学生找出学习过程中的不足，采取适当的方式加以指导，最终达到知识理解和再应用的目的[14,15,16]。
更进一步的是，在国内外文化充分交流的今天，我国高校借鉴西方知名学府的先进经验，普遍采取了学分制的教学管理模式。
这种新兴的教学模式能够激发学生自主学习的兴趣，有助于跨学科综合性人才的培养。
在带给学生很高的[17]学习自由度的同时，也使原先适应了传统教学习惯的学生面临新的挑战。
如何制定适合自己的学习计划是摆在每个学生面前的重要问题。
毕竟面对种类繁多的学科，缺少学科深入认知的学生们只能凭着自己对学科内容的表面理解进行选择。
这种摸着石头过河的学科选择方式显然是不可取的。
因为这种做法既忽视了学生自身的特点，又没能提供必要的教学指导，很可能导致学生学习进度缓慢，[18,19]甚至半途而废现象的出现。
学校教育的最终目的之一是为学生就业做准备。
对于在校学生，他们对今后工作所需技能的了解相对较少。
因此，在选择课程时往往缺乏针对性，不能对今后的就业起到良好的支撑。
为了避免学生课程选择的盲目性，学校需要结合在校学生的具体情况和具有相似情况的毕业生的学习过程为其推荐适当的学习计划，并视学生在实际学习过程中的情况做出动态调整。
这种量体裁衣式的课程教学方法使得每一个学生在学习过程中都能得到及时的指导，有助于学生学习兴趣的持续发展，有助于学生最终完成本学科的学习，掌握相关领域知识，在今后的[20,21,22]就业过程中能够脱颖而出起到了良好的辅助作用。
为了建立一个行之有效的学生学习指导体系，我们需要总结、分析一下四方面的问题:1. 学生的学习需求。
学习的需求来源于学生的兴趣。
在当今社会中，信息的获取易如反掌。
学生根据自身的喜好，不断的在探索着信息海洋，并逐步积累起对某个学科最基本的认识。
这是学生学科选择的原动力。
同时，学生的学习需求还会受到社会就业需求的影响。
随着学生对所学学科的深入了解，他们的学习倾向一般会朝着社会需求的方向发展。
我们需要以此为出发点，指导学生进行合理的学习。
2. 学生的知识储备。
学生在对某学科进行深入学习前，一般对该学科已经有了初步的认识。